Cloud Computing und MLOps: ML-Pipelines
Artificial Intelligence
| Fortgeschritten
- 11 Videos | 26m 24s
- Umfasst Bewertung
- Verdient ein Abzeichen
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
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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
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43sIn diesem Video erörtern wir die wichtigsten Konzepte dieses Kurses. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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2m 14sNach Abschluss dieses Videos sind Sie in der Lage, das Konzept und die Anwendungsfälle von ML-Pipelines zu skizzieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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3. Manuelle Pipelines1m 19sNach diesem Video werden Sie in der Lage sein, die Merkmale manueller ML-Pipelines zu erkennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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4. Automatisierte Pipelines1m 27sIn diesem Video nennen wir die Merkmale automatisierter ML-Pipelines. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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5. Bewährte Verfahren zur Vorbereitung und Erstellung von ML-Pipelines2m 32sIn diesem Video lernen Sie bewährte Verfahren für die Vorbereitung und Erstellung einer ML-Pipeline kennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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6. Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen2m 12sNach Abschluss dieses Videos sind Sie in der Lage, die drei Arten von Umgebungen im MLOps-Prozess zu skizzieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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7. CI/CD Pipelines2m 50sIn diesem Video erläutern wir die Bedeutung von CI/CD in ML. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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8. Anwendungsfälle für CI/CD3m 5sIn diesem Video erkennen Sie die Anwendungsfälle und Technologien für CI/CD im Maschinellen Lernen (ML). KOSTENLOSER ZUGRIFF
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9. Testen von ML-Pipelines5m 16sNach diesem Video werden Sie in der Lage sein, den Zweck und die Notwendigkeit von ML-Pipeline-Tests zu erläutern. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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10. ML-Pipeline Test Tools und Frameworks4m 13sNach diesem Video werden Sie in der Lage sein, Tools und Frameworks zum Testen von ML-Pipelines aufzulisten. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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11. Kurszusammenfassung33sIn diesem Video fassen wir die wichtigsten Konzepte dieses Kurses zusammen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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