MLOps oppsto i skjæringspunktet mellom DevOps, dataingeniørfag og maskinlæring.
Systemer for maskinlæring kjennetegnes av sin eksperimentelle natur, et betydelig antall komponenter og en mer kompleks prosess for konstruksjon og vedlikehold.
Dersom du har interesse for maskinlæring eller dyp læring, er det sannsynlig at du har kommet i kontakt med begrepet MLOps.
På samme måte som DevOps, representerer Machine Learning Operations (MLOps) det neste store steget for moderne virksomheter.
Selv om det deler en lignende ide med DevOps, implementeres det på en annerledes måte.
Det forventes en betydelig vekst i MLOps-markedet, med en prognose på 4 milliarder dollar innen utgangen av 2025.
Med økende etterspørsel etter MLOps, er det stadig flere som vurderer å ta MLOps-kurs for å oppnå en dypere forståelse av disse operasjonene.
Dersom du er en av dem, la oss se nærmere på hva MLOps innebærer og deretter utforske en liste over de 9 beste MLOps-kursene som kan hjelpe deg med å lære og mestre dette feltet.
Hva er MLOps?
MLOps fungerer som en bro der dataforskere og driftseksperter kan samarbeide og kommunisere ved hjelp av et sett med etablerte metoder.
Implementering av maskinlærings- og dyplæringsmodeller i store produksjonsmiljøer kan automatiseres for å øke kvaliteten og forbedre administrasjonsprosessen. MLOps forenkler også tilpasningen av modeller til forretningsmessige krav og lovmessige standarder.
Med MLOps kan du også kontinuerlig utgi ML-applikasjoner med høy ytelse i stor skala i produksjon. ML har spesifikke krav som skaper en ny livssyklus i tillegg til de eksisterende SDLC- og CI/CD-prosessene, noe som fører til en mer effektiv arbeidsflyt og forbedrede resultater.
De forskjellige fasene i MLOps inkluderer:
- Dataanalyse
- Datatransformasjon og forberedelse
- Modelltrening og utvikling
- Modellvalidering
For å bli dyktigere innen MLOps, kreves det omfattende kunnskap, som blir lettere tilgjengelig gjennom et fordypningskurs i MLOps.
Hvorfor vurdere et spesialiseringskurs i MLOps?
Siden data utgjør grunnlaget for alle programmer, skiller maskinlæring seg fra tradisjonell programvare. Fokus for kodedesign er datatjenester, heller enn applikasjonens funksjonalitet. Dessuten er ML et dynamisk og åpent system.
Oppgaven er ikke fullført før modellene er tatt i bruk. I tillegg må produksjonsmodeller spores, trenes på nytt og omplasseres som reaksjon på endrede datasignaler for å opprettholde optimal ytelse. Implementering av maskinlæring krever ofte kompetanse innen tekniske områder som programvareutvikling og DevOps.
Et typisk MLOps-kurs kombinerer de grunnleggende prinsippene for maskinlæring med praktisk kunnskap om moderne programvareutvikling og ingeniørroller for å skape maskinlæringsteknikker for produksjon.
Du vil lære om potensialet, utfordringene og effektene av maskinlæringsteknikker på ulike områder innen utvikling og produksjon. Etter fullført kurs vil du være i stand til å lage banebrytende AI-løsninger og håndtere reelle problemer. Du vil også være forberedt på å:
- Utvikle et komplett ML-produksjonssystem, inkludert prosjektplanlegging, datakrav, modelleringsteknikker og distribusjon.
- Etablere en grunnlinjemodell, løse ideutvikling og konstruere en prototype.
- Lære å designe datapipelines ved å samle inn, rense og validere datasett.
- Bruke TensorFlow Extended til å utføre funksjonsutvikling, transformasjon og seleksjon.
- Bruke verktøy for dataopprinnelse og avstamningsmetadata, skape en datalivssyklus og bruke forretningsdataskjemaer for å spore datautvikling.
Studenter som tar et online MLOps-kurs kan også dra nytte av MLOps ZoomCamp, hvor de kan løse problemer i ulike filer. Dette dekker innføring, distribusjon, praksis, prosjekter med mer.
Betydningen av MLOps for karrieremuligheter
Det er stor konkurranse innen datavitenskap, og hvert år velger et stort antall studenter dette feltet på grunn av de gode jobbmulighetene.
Selv om MLOps er mindre kjent enn datavitenskap, er lønnsskalaen sammenlignbar. En dataforsker i USA har en gjennomsnittlig grunnlønn på $119 000, mens MLOps-ingeniører vanligvis tjener rundt $90 529.
MLOps kan hjelpe organisasjoner av alle typer og størrelser med å utvikle effektive strategier, administrere prosjekter og lykkes i fremtiden. Som et resultat øker viktigheten av denne teknikken ettersom data og teknologi fortsetter å utvikle seg.
Som MLOps-ingeniør vil du jobbe med ulike oppgaver, som å installere maskinlæringsmodeller og sørge for at de er operative i produksjon. For å ta modellen i bruk, må du forstå den underliggende maskinlæringsalgoritmen.
Hvordan fungerer et spesialiseringskurs i MLOps?
MLOps-spesialiseringskurs kan hjelpe studenter med å tilegne seg både praktiske og teoretiske ferdigheter. Her er en oversikt over hvordan det fungerer å ta et kurs:
Registrering
Du kan melde deg på et online spesialiseringskurs i MLOps direkte etter å ha valgt det kurset som passer best for deg. Når du melder deg på et kurs, blir du et registrert medlem.
Det beste er at du kan fullføre ett kurs, stoppe studiene midlertidig eller avbryte abonnementet. Du vil også få tilgang til et dashbord for å visualisere og spore alle dine kursregistreringer og fremdrift.
Gjennomføre et praktisk prosjekt
Hver spesialisering innebærer et praktisk prosjekt som du må gjennomføre for å fullføre fordypningskurset i MLOps og motta et ekte sertifikat. Før du begynner på det praktiske prosjektkurset, må du imidlertid fullføre alle de andre kursene for å ha kunnskapen du trenger for prosjektet.
Motta sertifikatet
Etter fullført kurs kan du få et sertifikat fra kurstilbyderen. Dette sertifikatet kan du vise frem til potensielle arbeidsgivere for å lande drømmejobben din.
La oss nå se på noen av de beste MLOps-kursene du kan ta.
MLOps Fundamentals: CI/CD/CT Pipelines of ML: Udemy
Dette Udemy-kurset gir deg en introduksjon til det grunnleggende innen MLOps, og hvordan det løser utfordringene med tradisjonell maskinlæring samtidig som det forbedrer tilpasningsevnen og automatiseringen av maskinlæringsprosessen.
Kurset dekker:
- Standardene og verdiene som MLOps er basert på
- Pipelines for kontinuerlig levering, kontinuerlig opplæring og kontinuerlig integrasjon i MLOps.
- MLOps-kursets forskjellige modenhetsnivåer.
- Sammenligninger av MLOps-plattformer og verktøysett.
Dette kurset fra Udemy er utviklet for dataforskere, ML-ingeniører, DevOps-ingeniører og andre fagfolk som ønsker å lære om dette konseptet.
Implementering av maskinlæringsmodeller: Udemy
Dette Udemy-kurset om distribusjon av maskinlæring lærer deg hvordan du overfører maskinlæringsmodellene dine fra forskningsfasen til en fullt integrert løsning. Kurset forklarer også modelldistribusjon og hvorfor det er nyttig for din karriere.
Du vil lære hvert trinn i å bygge en modell i forskningsmiljøet, hvordan du konverterer Jupyter-notatbøker til produksjonskode, pakker koden, publiserer den i et API og legger til kontinuerlig levering gjennom engasjerende videoforelesninger.
Instruktøren vil diskutere ideen om reproduserbarhet, dens betydning, og hvordan du bruker versjonskontroll, kodelagre og Docker for å optimalisere reproduserbarhet under distribusjon. Du vil også lære prosessen med å distribuere en maskinlæringsmodell fra en Jupyter-notatbok til skyplattformer og infrastruktur, med fokus på CI/CD.
Dette kurset er for:
- Dataforskere som ønsker å distribuere sin første maskinlæringsmodell.
- Dataforskere som ønsker å bli dyktigere på modellimplementering.
- Folk som jobber med programvareutvikling, men som ønsker å bytte til maskinlæring.
MLOps Fundamentals: Coursera
Dette Coursera-kurset vil lære deg om MLOps-verktøy som brukes til å installere, evaluere, drifte og overvåke produksjons-ML-systemer på Google Cloud.
Kurset involverer også distribusjon, testing, overvåking og automatisering av ML-systemer. ML-eksperter kan bruke verktøy for modellevaluering og kontinuerlig utvikling. De samarbeider med dataforskere som lager modeller for å øke hastigheten på distribusjonen av modeller med best ytelse.
Hva vil du lære?
- Implementering av de viktigste teknologiene for effektive MLOps.
- Bruk av de mest effektive CI/CD-prosedyrene i arbeidet med ML-systemer.
- Konfigurering og oppsett av Google Cloud-miljøer for pålitelige og effektive MLO-er.
- Implementering av arbeidsflyter for opplæring og konklusjoner som er pålitelige og reproduserbare.
MLOps Spesialisering: Coursera
Dette MLOps-kurset fra Coursera dekker grunnleggende maskinlæringsideer og praktisk kunnskap om moderne programvareutvikling og ingeniørroller for å skape maskinlæringsteknikk for produksjon.
Kurset dekker ulike områder, inkludert konseptualisering, utvikling og vedlikehold av integrerte systemer som kontinuerlig kjører i produksjon. Kurset lærer hvordan produksjonssystemer må håndtere data som kontinuerlig endres, i tråd med typisk maskinlæringsmodellering.
Hva vil du lære?
- Utvikle et komplett ML-produksjonssystem, inkludert prosjektplanlegging, datakrav, modelleringsteknikker og distribusjon.
- Etablere en grunnlinjemodell, løse ideutvikling og konstruere en prototype for en produksjonsbasert maskinlæringsapplikasjon.
- Lære å bruke TensorFlow Extended til å utføre prosjektering og transformasjon.
- Lære å bruke verktøy for dataopprinnelse og avstamningsmetadata, skape en datalivssyklus og bruke forretningsdataskjemaer for å spore datautvikling.
MLOps sertifiseringstrening: CloudxLab
CloudxLab tilbyr dette MLOps-sertifiseringskurset. Generelt refererer det til metodene, ferdighetene og den praktiske ekspertisen som trengs for å utvikle, implementere og overvåke maskinlæringsmodeller.
Etter å ha trent en maskinlæringsmodell er den neste store utfordringen å distribuere og skalere den i produksjon, slik at flere brukere kan dra nytte av den. Du vil lære å bruke verktøy og tilnærminger effektivt gjennom den erfaringsbaserte læringsprosessen.
Forståelse av maskinlæring og dyplæringsideer er viktig, men du må også ha solid kompetanse i produksjonstekniske ferdigheter. I tillegg til å utvikle erfaring i DevOps-teknologier, går dette kurset dypt inn i maskinlærings- og dyplæringsmetoder. Etter fullført kurs skal studentene lære å:
- Lage et maskinlæringssystem fra start til slutt.
- Lære om prosjektets omfang, datakrav, modellering og distribusjon.
- Etablere pipelines for å forbedre modellopplæringsprosessen.
- Lære å håndtere bedriftsproblemer med flere maskinlærings- og dyplæringsteknikker.
- Bruke Spark MLlib for å tilpasse distribuert modelltrening.
- Bruke CI/CD-pipelines for å distribuere maskinlæringsmodeller til den virkelige verden.
Sertifisert MLOps kursopplæring: 360 DigiTMG
Dette MLOps-kurset dekker distribusjon av maskinlæringsmodeller i stor skala. Opplæringen er et resultat av frustrasjon opplevd under arbeid med konsulentprosjekter og forsøk på å implementere maskinlæringsprosjekter i reelle omgivelser.
ML-ingeniører møter ulike utfordringer i arbeidet med et prosjekt, som å «operasjonalisere» og «produksjonalisere» koden. For mange ingeniører er det ganske utfordrende å distribuere ML-modeller raskt og effektivt, ettersom det mangler en etablert plattform eller et sett med retningslinjer, slik det finnes i andre programvareprosjekter.
Dette kurset lærer deg:
- Etterspørselen etter MLOps innen datavitenskap.
- Om Docker og fordelene med containerisering.
- Om TensorFlow Extended (TFX) og dets mange deler.
MLOps Engineering på AWS
Dette MLOps-kurset fra AWS hjelper deg med å lære og bruke prosedyrer i DevOps-stil mens du trener og distribuerer ML-modeller ved hjelp av MLOps Engineering på AWS.
Du vil også lære hvordan du opererer i et team og utnytter verktøy, automatisering, prosedyrer og samarbeid for å støtte utviklere, driftsansatte, DevOps-ingeniører og ML-dataingeniører som er ansvarlige for å gjøre ML-modeller operative.
Når kurset er over, vil du vite hvordan du utvikler en MLOps-handlingsplan for virksomheten din, slik at du kan gå fra teori til handling.
Profesjonssertifikat i MLOps med AWS: EdX
Denne EdX-kurset er et annet godt alternativ for ML-entusiaster. Du vil lære å integrere datateknikk og datavitenskap for å distribuere maskinlæringsmodeller gjennom kurset Machine Learning Operations with Amazon Web Services.
Det meste av arbeidet med å implementere AI-modeller involverer ikke modellutvikling. Læreplanen vil introdusere deg for samarbeid med dataforskere og implementering av maskinlæringsmodeller som kan lære av data og produsere spådommer. Denne prosedyren er vanligvis automatisert, derfor kreves MLOps- og AI-ingeniørkompetanse.
I tillegg vil kurset hjelpe deg å lære hvordan du konstruerer pipelines for å overvåke flere operasjonspunkter, som innkommende data og beslutningsutdata.
MLOps kurssertifisering: igmGuru
Dette MLOps-kurset fra igmGuru har som mål å lære deltakerne hvordan man lager maskinlæringsmodeller for masseproduksjon.
Deltakerne vil få forbedret opplæring i bruk av ulike verktøy og produksjonsteknikker for maskinlæring. Kurset gir den nødvendige kunnskapen om det grunnleggende innen MLOps som kreves for å utvikle profesjonell kompetanse, noe som er avgjørende for å sikre en vellykket karriere innen AI.
MLOps Fundamentals: PluralSight
Dette kurset fra PluralSight fokuserer på å gi dyptgående kunnskap om standard maskinlæringspraksis for distribusjon, evaluering, overvåking og drift av ML-integrerte systemer.
Ulike driftsverktøy for maskinlæring vil bli introdusert for studentene i løpet av kurset. I tillegg til å forstå bruken av disse verktøyene, vil deltakerne lære standard tilnærminger til bruk av disse verktøyene. Kurset skal hjelpe fagfolk med å integrere et ML-system med en forretningsprosess.
Deltakerne vil også lære å teste og overvåke ML-systemet for å forbedre ytelsen og eliminere tekniske feil. PluralSight tilbyr en gratis prøveversjon av dette nettkurset. Hvis du liker gratisversjonen og vil fortsette med kurset, kan du kjøpe premiumversjonen. Den gratis prøveperioden varer i ti dager og inkluderer kun den innledende delen av kurset.
Konklusjon
Maskinlæring (ML) er en banebrytende teknologi som gjør maskiner smartere og selvgående i beslutningstaking. Tidligere utførte maskiner oppgaver basert på menneskelig input. Men et ML-integrert system kan fungere uavhengig uten menneskelig inngripen og fortsetter å forbedre ytelsen over tid ved å analysere data og lære.
Hvis du ønsker å jobbe innen datavitenskap, er det viktig å lære om ML Operations (MLOps). Gjennom et MLOps-kurs kan du lære det grunnleggende om ML-operasjoner og fjerne tvil og misforståelser. Det vil også hjelpe deg med å få drømmejobben og tjene godt.
Velg derfor et godt MLOps-kurs fra listen ovenfor, meld deg på og begynn å lære.