Cloud Computing und MLOps: ML-Pipelines

Artificial Intelligence    |    Fortgeschritten
  • 11 Videos | 26m 24s
  • Umfasst Bewertung
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ML-Pipelines helfen Unternehmen dabei, die Standards von Modellen des maschinellen Lernens (ML) zu verbessern, ihre Geschäftsstrategie zu verbessern und redundante Arbeit und Fehlkommunikation zu reduzieren. Sie bestehen aus einer Reihe von ML-Workflow-Schritten, die auf zusammenhängende und automatisierte/halbautomatisierte Weise ausgeführt werden. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen von ML-Pipelines kennen. Entdecken Sie die Einsatzmöglichkeiten und Vorteile von ML-Pipelines und die Merkmale von manuellen und automatisierten Pipelines. Als Nächstes entdecken Sie bewährte Verfahren für die Erstellung von Pipelines und die drei Arten von Umgebungen im MLOps-Prozess. Untersuchen Sie abschließend die Bedeutung von CI/CD in ML, den Zweck von ML-Pipeline Tests und ML-Pipeline Testing Tools und Frameworks. Nach Abschluss werden Sie in der Lage sein, ML-Pipelines und deren Vorteile zu definieren.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten konzepte, die in diesem kurs behandelt werden, entdecken
    Das konzept und die anwendungsfälle von ml-pipelines skizzieren
    Merkmale manueller ml-pipelines identifizieren
    Automatisierte ml-pipeline-merkmale benennen
    Bewährte verfahren für die vorbereitung und den aufbau einer ml-pipeline identifizieren
    Die drei arten von umgebungen im mlops-prozess skizzieren
  • Die bedeutung von ci/cd in ml erklären
    Die anwendungsfälle und technologien für ci/cd im maschinellen lernen (ml) identifizieren
    Den zweck und die notwendigkeit des testens von ml-pipelines skizzieren
    Die ml-pipeline test tools und frameworks auflisten
    Die wichtigsten konzepte dieses kurses zusammenfassen

IN DIESEM KURS

  • 43s
    In diesem Video erörtern wir die wichtigsten Konzepte dieses Kurses. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • 2m 14s
    Nach Abschluss dieses Videos sind Sie in der Lage, das Konzept und die Anwendungsfälle von ML-Pipelines zu skizzieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    3.  Manuelle Pipelines
    1m 19s
    Nach diesem Video werden Sie in der Lage sein, die Merkmale manueller ML-Pipelines zu erkennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    4.  Automatisierte Pipelines
    1m 27s
    In diesem Video nennen wir die Merkmale automatisierter ML-Pipelines. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    5.  Bewährte Verfahren zur Vorbereitung und Erstellung von ML-Pipelines
    2m 32s
    In diesem Video lernen Sie bewährte Verfahren für die Vorbereitung und Erstellung einer ML-Pipeline kennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    6.  Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen
    2m 12s
    Nach Abschluss dieses Videos sind Sie in der Lage, die drei Arten von Umgebungen im MLOps-Prozess zu skizzieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    7.  CI/CD Pipelines
    2m 50s
    In diesem Video erläutern wir die Bedeutung von CI/CD in ML. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    8.  Anwendungsfälle für CI/CD
    3m 5s
    In diesem Video erkennen Sie die Anwendungsfälle und Technologien für CI/CD im Maschinellen Lernen (ML). KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    9.  Testen von ML-Pipelines
    5m 16s
    Nach diesem Video werden Sie in der Lage sein, den Zweck und die Notwendigkeit von ML-Pipeline-Tests zu erläutern. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    10.  ML-Pipeline Test Tools und Frameworks
    4m 13s
    Nach diesem Video werden Sie in der Lage sein, Tools und Frameworks zum Testen von ML-Pipelines aufzulisten. KOSTENLOSER ZUGRIFF
  • Gesperrt
    11.  Kurszusammenfassung
    33s
    In diesem Video fassen wir die wichtigsten Konzepte dieses Kurses zusammen. KOSTENLOSER ZUGRIFF

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