Lær MLOps med disse 10 kursene

MLOps ble født i krysset mellom DevOps, Data Engineering og Machine Learning.

ML-systemer er eksperimentelle, har et mer betydelig antall komponenter og er mer utfordrende å konstruere og vedlikeholde.

Hvis du har vært interessert i maskinlæring eller dyp læring, kan det hende du har møtt MLOps.

I likhet med DevOps er Machine Learning Operations (MLOps) det neste betydelige grepet moderne selskaper tar.

Selv om det deler et lignende konsept med DevOps, er det implementert annerledes.

MLOps forventes å vokse enormt og nå 4 milliarder dollar innen utgangen av 2025.

Med den økende etterspørselen etter MLOps, ser flere og flere aspiranter frem til å ta MLOps-kurs for å få bedre innsikt i disse operasjonene.

Så, hvis du er en av dem, la oss forstå hva MLOps er og deretter komme inn på listen over de 9 beste MLOps-kursene for å hjelpe deg å lære og mestre det.

Hva er MLOps?

MLOps fungerer som et medium der dataforskere og operasjonsspesialister kan jobbe sammen og kommunisere ved hjelp av et sett med teknikker.

Implementering av maskinlærings- og dyplæringsmodeller i ekspansive produksjonsmiljøer kan automatiseres for å forbedre kvaliteten og effektivisere administrasjonsprosessen. I tillegg gjør MLOps det enklere å tilpasse modeller med forretningskrav og regulatoriske standarder.

Du kan til og med slippe ML-apper med høy ytelse kontinuerlig i produksjon i stor skala, takket være MLOps. Det er spesifikke krav til ML for å skape en ny livssyklus ved siden av de nåværende SDLC- og CI/CD-prosessene, noe som resulterer i en mer effektiv arbeidsflyt og bedre resultater.

De forskjellige fasene av MLOps er:

• Dataanalyse
• Datatransformasjon/forberedelse
• Modelltrening og utvikling
• Modellvalidering

For å forbedre deg på MLOps trenger du omfattende kunnskap, som blir mer tilgjengelig ved hjelp av et MLOps fordypningskurs.

Hvorfor vurdere et MLOps-spesialiseringskurs?

Siden data er grunnlaget for alle programmer, er maskinlæring forskjellig fra tradisjonell programvare. Dataservice, snarere enn applikasjonsfunksjonalitet, er fokus for kodens design. I tillegg er ML et åpent, dynamisk system.

Oppgaven starter ikke før modellene er tatt i bruk. I tillegg må produksjonsmodeller spores, omskoleres og omplasseres som svar på endrede datasignaler for å opprettholde optimal ytelse. Implementering av maskinlæring krever oftere ferdigheter innen tekniske domener som programvareutvikling og DevOps.

I et typisk MLOps-kurs kombineres de grunnleggende ideene om maskinlæring med praktisk kunnskap om moderne programvareutvikling og ingeniørroller for å skape maskinlæringsteknikk for produksjon.

Du vil lære om potensialet, vanskelighetene og effektene av maskinlæringsteknikk på forskjellige områder av utvikling og produksjon. Etter å ha fullført kurset vil du være i stand til å lage banebrytende AI-løsninger og takle problemer i den virkelige verden. Bortsett fra dette vil du være forberedt på å:

• Lag et komplett ML-produksjonssystem, inkludert prosjektplanlegging, datakrav, modelleringsteknikker og distribusjon
• Lag en grunnlinjemodell, løs idédrift og konstruer en prototype.
• Lær å designe datapipelines ved å innhente, skrubbe og validere datasett
• Bruk TensorFlow Extended til å utføre funksjonsutvikling, transformasjon og valg
• Bruk verktøy for dataopprinnelse og avstamningsmetadata, lag en datalivssyklus og bruk forretningsdataskjemaer for å spore datautvikling

Studenter som følger et online MLOps-kurs kan også få MLOps ZoomCamp, der de kan fullføre løsninger i forskjellige filer. Den dekker introduksjon, distribusjon, praksis, prosjekter, etc.

Betydningen av MLOs i karriereutsikter

Det er en massiv konkurranse innen datavitenskap, og hvert år velger hundrevis og tusenvis av studenter dette feltet da det tilbyr et utmerket jobbomfang.

Selv om MLOps er mindre kjent enn datavitenskap, er lønnsskalaen sammenlignbar. En dataforsker i USA har en median grunnlønn på $119.000, mens MLOps-ingeniører vanligvis tjener rundt $90.529.

MLOps kan støtte organisasjoner av alle former og størrelser i å utvikle effektive planer, administrere og lykkes i fremtiden. Som et resultat øker betydningen av denne teknikken ettersom data og teknologi fortsetter å overgå nye høyder.

Så som MLOps-ingeniør vil du bli utsatt for forskjellige oppgaver, som å installere maskinlæringsmodeller og sikre at de er operative i produksjonen. For å ta modellen i bruk må du kunne forstå maskinlæringsalgoritmen som ligger til grunn.

Hvordan fungerer et MLOps-spesialiseringskurs?

MLOps spesialiseringskurs kan hjelpe elever med å tilegne seg både praktiske og teoretiske ferdigheter. Slik fungerer det å ta et kurs.

Registrere

Du kan melde deg på et online MLOps-spesialiseringskurs direkte etter å ha valgt kurset du føler er riktig for deg. Når du melder deg på et kurs, er du et registrert medlem.

Det beste er at du kan fullføre bare ett kurs, stoppe studiene permanent eller kansellere abonnementet. Du vil også bli utstyrt med et dashbord for å visualisere og spore alle påmeldingene dine på kurs og avansement.

Gjør et praktisk prosjekt

Hver spesialisering kommer med et praktisk prosjekt som du må gjøre for å fullføre MLOps fordypningskurs og motta ditt autentiske sertifikat. Før du begynner på det praktiske prosjektkurset, må du imidlertid fullføre alle de andre kursene for å ha kunnskap du kan bruke på prosjektet.

Få sertifikatet

Etter fullført kurs kan du få et sertifikat fra kurset som tilbys, som du kan vise til potensielle arbeidsgivere og lande drømmejobben.

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 vil lære deg det grunnleggende om MLOps og dekker hvordan MLOps løser problemer med tradisjonell ML samtidig som ML-prosessens tilpasningsevne og automatisering forbedres.

Det dekker:

• Standardene og verdiene som MLOps er bygget rundt
• Rørledninger for kontinuerlig levering, kontinuerlig opplæring og kontinuerlig integrasjon i MLOps
• MLOps-kurset har en rekke modenhetsnivåer
• Sammenligninger av MLOps-plattformene og verktøystabelen

Dette kurset av Udemy er for dataforskere, ML-ingeniører, DevOps-ingeniører og andre fagfolk som ønsker å lære konseptet.

Implementering av maskinlæringsmodeller: Udemy

Dette utrullingskurset for maskinlæring av Udemy lærer deg hvordan du kan overføre maskinlæringsmodellene dine fra forskningsstadiet til en fullt integrert løsning. I tillegg vil kurset forklare modelldistribusjon og hvordan det er nyttig for din karriere.

Du vil lære hvert trinn i å bygge en modell i forskningsmiljøet, hvordan du gjør Jupyter-notatbøker til produksjonskode, kodepakker, publiserer det til et API og legger til kontinuerlig levering ved hjelp av underholdende videoleksjoner.

Treneren vil snakke om ideen om reproduserbarhet, dens betydning, og hvordan man kan bruke versjonering, kodelagre og Docker for å maksimere reproduserbarheten under distribusjon. I tillegg vil du lære prosessen med å distribuere en maskinlæringsmodell fra en Jupyter-notebook til skyplattformer og infrastruktur mens du tar hensyn til CI/CD.

Dette kurset er for:

• Dataforskere som ønsker å bruke sin første maskinlæringsmodell
• Dataforskere som ønsker å bli dyktigere på modellimplementering.
• Folk som jobber med programvareutvikling, men som ønsker å gå over til maskinlæring

MLOps Fundamentals: Coursera

Dette Coursera-kurset vil lære om MLOps-verktøy som brukes til å installere, vurdere, drifte og overvåke produksjons-ML-systemer på Google Cloud i dette kurset.

Dessuten involverer det ML-systemers distribusjon, testing, overvåking og automatisering. ML-fagfolk kan bruke verktøy for modellevaluering og kontinuerlig utvikling. De samarbeider med dataforskere som kan lage modeller for å gi hastighet i distribusjon av modellene med best ytelse.

Hva vil du lære?

• Implementering av de essensielle teknologiene for effektive MLOps
• Vedta de mest effektive CI/CD-prosedyrene når du arbeider med ML-systemer
• Konfigurer og konfigurer Google Cloud-miljøer for pålitelige og effektive MLO-er
• Implementer arbeidsflyter for opplæring og slutninger som er pålitelige og reproduserbare

MLOps Spesialisering: Coursera

MLOps Coursera-kurset dekker grunnleggende maskinlæringsideer og praktisk kunnskap om moderne programvareutvikling og ingeniørroller for å lage maskinlæringsteknikk for produksjon.

Kurset dekker ulike områder, inkludert konseptualisering, opprettelse og vedlikehold av integrerte systemer som kontinuerlig kjører i produksjon. Kurset lærer hvordan produksjonssystemer må håndtere data i kontinuerlig endring, helt i tråd med typisk maskinlæringsmodellering.

Hva vil du lære?

• Opprette et komplett ML-produksjonssystem, inkludert prosjektplanlegging, datakrav, modelleringsteknikker og distribusjon
• Lage en grunnlinjemodell, løse idédrift 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, lage 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 virkelige ekspertisen som trengs for å utvikle maskinlæringsmodellene dine, implementere dem og holde oversikt.

Etter å ha trent vår maskinlæringsmodell, er den neste store utfordringen å distribuere og skalere den i produksjonen slik at flere brukere kan bruke den. Du vil lære hvordan du bruker verktøyene og tilnærmingene effektivt gjennom den eksperimentelle læringsprosessen.

Forståelse av maskinlæring og dyptgående læringsideer er avgjørende, men du må også ha solid kompetanse med produksjonstekniske ferdigheter. I tillegg til å utvikle erfaring i DevOps-teknologier, går dette kurset dypt inn i maskinlæring og dyplæringsmetoder. Etter fullført kurs vil studentene lære å:

• Lag et maskinlæringssystem fra begynnelse til slutt.
• Lær om prosjektets omfang, datakrav, modellering og distribusjon
• Lag rørledninger for å forbedre modellopplæringsprosedyren
• Lær å takle bedriftsproblemer med flere maskinlærings- og dyplæringsteknikker
• Bruker Spark MLlib for å passe til distribuert modelltrening
• Bruk CI/CD-pipelines for å distribuere maskinlæringsmodellene dine til den virkelige verden

Sertifisert MLOps kursopplæring: 360 DigiTMG

Dette MLOps-kurset dekker distribusjon av maskinlæringsmodeller i stor skala. Opplæringen er et resultat av vår misnøye mens vi jobber med konsulentprosjekter og forsøker å implementere maskinlæringsprosjekter i virkelige omgivelser.

ML-ingeniører står overfor ulike utfordringer mens de jobber med et prosjekt, som å «operasjonalisere» og «produksjonalisere» koden. For mange ingeniører er det ganske utfordrende å distribuere ML-modeller raskt og effektivt fordi det ikke er noen plattform eller sett med anbefalinger slik det er i andre programvareprosjekter.

Dette kurset vil lære deg:

• Etterspørselen etter MLOps i datavitenskapsfeltet
• Lær om Docker og fordelene med containerisering
• Lær om TensorFlow Extended (TFX) og dens mange deler

MLOps Engineering på AWS

Dette MLOps-kurset av AWS vil hjelpe deg med å lære og bruke prosedyrer i DevOps-stil mens du trener og distribuerer ML-modeller ved hjelp av MLOps Engineering på AWS.

I tillegg vil du lære hvordan du opererer i et team og utnytter verktøy, automatisering, prosedyrer og teamarbeid for å støtte utviklerne og driftspersonalet, DevOps-ingeniørene og ML-dataplattformingeniørene som er ansvarlige for operasjonalisering av ML-modeller.

Du vil oppdage hvordan du lager en MLOps handlingsplan for virksomheten din når kurset er over, slik at du kan gå fra å studere til å gjøre.

Profesjonssertifikat i MLOps med AWS: EdX

Denne EdX-kursen 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.

Mesteparten av arbeidet med å implementere AI-modeller involverer ikke modellutvikling. Læreplanen vil introdusere deg til å samarbeide med dataforskere og implementere maskinlæringsmodeller som kan lære av data og produsere spådommer. Denne prosedyren er vanligvis automatisert; derfor kreves MLOps og AI-ingeniørkompetanse.

For å legge til mer, vil kurset hjelpe deg å lære hvordan du konstruerer rørledningen for å overvåke flere operasjonspunkter, for eksempel innkommende data og beslutningsutdata.

MLOps kurssertifisering: igmGuru

Dette MLOps-kurset av igmGuru har som mål å instruere deltakere i å lage maskinlæringsmodeller for masseproduksjon.

Enkeltpersoner får forbedret opplæring i bruk av ulike verktøy og produksjonsteknikker for maskinlæring. Kurset gir den nødvendige eksponeringen for MLOps grunnleggende du trenger for å utvikle fagkompetanse, noe som er avgjørende for å garantere en vellykket karriere innen AI.

MLOps Fundamentals: PluralSight

Dette kurset av PluralSight fokuserer på å gi inngående 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 traineer videre lære standard tilnærminger til bruk av disse verktøyene. Kurset skal hjelpe fagfolk med å integrere et ML-system med en forretningsprosess.

Likevel vil traineene videre 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, kjøp premiumversjonen. Den gratis prøveperioden varer i ti dager og inkluderer kun den innledende delen av kurset.

Konklusjon

Machine Learning (ML) er en banebrytende teknologi som gjør maskiner smartere og selvbærende beslutningstaking. Tidligere pleide maskiner å prestere i henhold til menneskelige input. Men et ML-integrert system kan yte uavhengig uten menneskelig innblanding og fortsetter å forbedre ytelsen over tid ved å analysere data og lære.

Så hvis du ønsker å komme inn i feltet datavitenskap, er det viktig å lære ML Operations (MLOps). Gjennom et MLOps-kurs kan du lære det grunnleggende om ML-operasjoner og fjerne tvil og misoppfatninger. Det vil også hjelpe deg med å få drømmejobben din og tjene anstendig.

Velg derfor et godt MLOps-kurs fra listen ovenfor, meld deg på det og begynn å lære.