Fundamentos de MLOps: canalizaciones CI / CD / CT de ML con demostración de Azure

27/10/2021

Fundamentos de MLOps canalizaciones CI CD CT de
Índice
  1. Fundamentos de MLOps: canalizaciones CI / CD / CT de ML con demostración de Azure
    1. Fundamentos de MLOps de integración continua y entrega continua (CI / CD) mediante Azure DevOps y Azure Machine Learning

Fundamentos de MLOps: canalizaciones CI / CD / CT de ML con demostración de Azure

Fundamentos de MLOps de integración continua y entrega continua (CI / CD) mediante Azure DevOps y Azure Machine Learning

Lo que aprenderás

Fundamentos de MLOps: canalizaciones CI / CD / CT de ML con demostración de Azure

  • Conceptos básicos de MLOps, beneficios y su implementación.
  • Retos que enfrentan los equipos en la forma actual de manejar proyectos de Machine Learning.
  • Importancia de los principios de MLOps en proyectos de aprendizaje automático.
  • Estándares y principios seguidos en la cultura MLOps.
  • ¿Qué es la integración continua, la entrega continua y la capacitación continua en el espacio MLOps?
  • Varios niveles de madurez asociados con MLOps.
  • Pila de herramientas MLOps y comparación de varias plataformas MLOps.
  • Ejecute una canalización MLOps de CI / CD de un extremo a otro con Azure DevOps y Azure Machine Learning.

Requisitos

  • Conceptos básicos de DevOps y aprendizaje automático

Descripción

Nota IMPORTANTE: La intención de este curso es enseñar los fundamentos de MLOps y no Azure ML. La sección de demostración de Azure se incluye como prueba para mostrar el funcionamiento de un proyecto MLOps de un extremo a otro. Sin embargo, se explican todos los códigos involucrados en la tubería.

Los científicos de datos han estado experimentando con modelos de aprendizaje automático durante mucho tiempo, pero para proporcionar el valor comercial real, deben estar operativos, es decir, llevar los modelos a producción. Desafortunadamente, debido a los desafíos actuales y la falta de sistematización en el ciclo de vida del ML, el 80% de los modelos nunca llegan a la producción y permanecen estancados como un experimento académico únicamente.

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Guía de desarrollo web Full Stack 2021 con NodeJS y MongoDB

Según las conversaciones de tecnología en el mercado, 2021 es el año de MLOps y se convertiría en el conjunto de habilidades de mandato para los proyectos de Enterprise ML.

¿Qué incluye el curso?

  • Conceptos básicos y fundamentos básicos de MLOps.
  • ¿Cuáles fueron los desafíos en la gestión tradicional del ciclo de vida del aprendizaje automático?
  • Cómo MLOps está abordando esos problemas al tiempo que proporciona más flexibilidad y automatización en el proceso de ML.
  • Estándares y principios en los que se basa MLOps.
  • Pipelines de integración continua (CI), entrega continua (CD) y capacitación continua (CT) en MLOps.
  • Varios niveles de madurez asociados con MLOps.
  • Comparación de la pila de herramientas MLOps y las plataformas MLOps.
  • Curso intensivo rápido sobre componentes de aprendizaje automático de Azure.
  • Una canalización de CI / CD MLOps de un extremo a otro para un caso de estudio en Azure utilizando Azure DevOps y Azure Machine Learning.

Más Información

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