MLOps народився на стику DevOps, Data Engineering і Machine Learning.
Системи ML є експериментальними, мають більшу кількість компонентів, і їх складніше створювати та підтримувати.
Якщо ви займалися машинним або глибоким навчанням, можливо, ви стикалися з MLO.
Як і DevOps, операції машинного навчання (MLOps) — це наступний важливий крок, який роблять сучасні компанії.
Хоча він має схожу концепцію з DevOps, він реалізований інакше.
Очікується, що MLOps надзвичайно зростуть і досягнуть 4 мільярдів доларів до кінця 2025 року.
Зі зростаючим попитом на MLOps все більше і більше претендентів з нетерпінням чекають відвідування курсів MLOps, щоб краще зрозуміти ці операції.
Отже, якщо ви один із них, давайте розберемося, що таке MLOps, а потім перейдемо до списку 9 найкращих курсів MLOps, які допоможуть вам вивчити та освоїти їх.
Що таке MLOps?
MLOps діє як середовище, де вчені з обробки даних і спеціалісти з операцій можуть працювати разом і спілкуватися за допомогою набору методів.
Впровадження моделей машинного та глибокого навчання в експансивних виробничих середовищах можна автоматизувати для підвищення якості та оптимізації процесу управління. Крім того, MLOps спрощує узгодження моделей із вимогами бізнесу та нормативними стандартами.
Завдяки MLOps ви навіть можете постійно випускати високопродуктивні програми ML у виробництво. Існують особливі вимоги до ML для створення нового життєвого циклу поряд із поточними процесами SDLC і CI/CD, що забезпечує більш ефективний робочий процес і кращі результати.
Різними фазами MLO є:
- Аналіз даних
- Трансформація/підготовка даних
- Модельне навчання та розвиток
- Перевірка моделі
Щоб вдосконалюватися в MLOps, вам потрібні комплексні знання, які стають більш доступними за допомогою курсу спеціалізації MLOps.
Навіщо розглядати курс спеціалізації MLOps?
Оскільки дані є основою всіх програм, машинне навчання відрізняється від традиційного програмного забезпечення. Обслуговування даних, а не функціональність програми, є центром розробки коду. Крім того, ML є динамічною системою з відкритим контуром.
Завдання не починається, доки моделі не будуть введені в експлуатацію. Крім того, для підтримки оптимальної продуктивності виробничі моделі необхідно відстежувати, перенавчати та повторно розгортати у відповідь на зміну сигналів даних. Розгортання машинного навчання частіше потребує навичок у таких технічних сферах, як інженерія програмного забезпечення та DevOps.
У типовому курсі MLOps фундаментальні ідеї машинного навчання поєднуються з практичними знаннями про сучасну розробку програмного забезпечення та інженерними ролями для створення машинного навчання для виробництва.
Ви дізнаєтеся про потенціал, труднощі та наслідки машинного навчання в різних сферах розробки та виробництва. Після завершення курсу ви зможете створювати передові рішення ШІ та вирішувати проблеми реального світу. Окрім цього, ви будете готові:
- Створіть повну систему виробництва ML, включаючи планування проекту, вимоги до даних, методи моделювання та розгортання
- Створіть базову модель, розв’яжіть дрейф ідеї та побудуйте прототип.
- Навчіться проектувати конвеєри даних шляхом отримання, очищення та перевірки наборів даних
- Використовуйте TensorFlow Extended для розробки функцій, перетворення та вибору
- Використовуйте інструменти для походження даних і метаданих походження, створюйте життєвий цикл даних і використовуйте схеми бізнес-даних для відстеження еволюції даних
Студенти, які проходять онлайн-курс MLOps, також можуть отримати MLOps ZoomCamp, де вони можуть створювати рішення в різних файлах. Він охоплює впровадження, розгортання, практики, проекти тощо.
Значення MLOps у кар’єрних перспективах
Існує величезна конкуренція в галузі науки про дані, і щороку сотні й тисячі студентів обирають цю сферу, оскільки вона пропонує чудові можливості роботи.
Хоча MLOs менш відомий, ніж data science, шкала оплати праці порівнянна. Середня базова зарплата спеціаліста з обробки даних у США становить 119 000 доларів США, тоді як інженери MLOps зазвичай заробляють близько 90 529 доларів США.
MLOs може підтримати організації будь-яких форм і розмірів у розробці ефективних планів, управлінні та досягненні успіху в майбутньому. У результаті значення цієї методики зростає, оскільки дані та технології продовжують досягати нових висот.
Отже, як інженер MLOps, ви будете наражатися на різні завдання, такі як встановлення моделей машинного навчання та забезпечення їхньої роботи у виробництві. Щоб використовувати модель, ви повинні мати можливість зрозуміти алгоритм машинного навчання, який лежить в її основі.
Як працює спеціалізований курс MLOps?
Курси спеціалізації MLOps можуть допомогти учням набути як практичних, так і теоретичних навичок. Ось як відбувається проходження курсу.
Зареєструватися
Ви можете безпосередньо зареєструватися на онлайн-курс спеціалізації MLOps після вибору курсу, який, на вашу думку, підходить саме вам. Після реєстрації на курс ви стаєте зареєстрованим учасником.
Найприємніше те, що ви можете закінчити лише один курс, остаточно припинити навчання або скасувати підписку. Вам також буде надано інформаційну панель для візуалізації та відстеження всіх ваших записів на курси та просування.
Виконайте практичний проект
Кожна спеціалізація супроводжується практичним проектом, який ви повинні виконати, щоб завершити курс спеціалізації MLOps і отримати справжній сертифікат. Однак перед початком практичного курсу проекту ви повинні пройти всі інші курси, щоб отримати знання, які можна застосувати до проекту.
Отримати сертифікат
Після закінчення курсу ви можете отримати сертифікат про проходження курсу, який ви можете показати потенційним роботодавцям і знайти роботу своєї мрії.
А тепер давайте розглянемо деякі з найкращих курсів MLOps, які ви можете пройти.
Основи MLOps: конвеєри CI/CD/CT ML: Udemy
Цей курс Udemy навчить вас основам MLOps і розповість, як MLOps вирішує проблеми традиційного ML, одночасно підвищуючи адаптивність і автоматизацію процесу ML.
Він охоплює:
- Стандарти та цінності, навколо яких побудовано MLOps
- Конвеєри для безперервної доставки, безперервного навчання та безперервної інтеграції в MLOps
- Курс MLOps має ряд рівнів зрілості
- Порівняння платформ MLOps і стека інструментів
Цей курс від Udemy призначений для спеціалістів із обробки даних, інженерів ML, інженерів DevOps та інших професіоналів, які хочуть вивчити цю концепцію.
Розгортання моделей машинного навчання: Udemy
Цей курс розгортання машинного навчання від Udemy навчить вас, як перевести моделі машинного навчання зі стадії дослідження на повністю інтегроване рішення. Крім того, курс пояснює розгортання моделі та те, як це корисно для вашої кар’єри.
Ви дізнаєтесь про кожен етап створення моделі в дослідницькому середовищі, як перетворити блокноти Jupyter на робочий код, пакети коду, опублікувати його в API та додати безперервну доставку за допомогою розважальних відеоуроків.
Тренер розповість про ідею відтворюваності, її важливість і те, як використовувати версії, репозиторії коду та Docker для максимальної відтворюваності під час розгортання. Крім того, ви дізнаєтесь про процес розгортання моделі машинного навчання з ноутбука Jupyter на хмарних платформах та інфраструктурі з урахуванням CI/CD.
Цей курс для:
- Науковці даних, які хочуть використовувати свою першу модель машинного навчання
- Науковці даних, які хочуть стати більш досвідченими у розгортанні моделей.
- Люди, які працюють у сфері розробки програмного забезпечення, але хочуть перейти до машинного навчання
Основи MLOps: Coursera
У цьому курсі Coursera ви дізнаєтеся про інструменти MLOps, які використовуються для встановлення, оцінки, експлуатації та моніторингу виробничих систем ML у Google Cloud.
Крім того, це передбачає розгортання, тестування, моніторинг та автоматизацію систем машинного навчання. Професіонали ML можуть використовувати інструменти для оцінки моделі та постійного розвитку. Вони співпрацюють із дослідниками даних, які можуть створювати моделі, щоб забезпечити швидкість розгортання найефективніших моделей.
Що ти навчишся?
- Впровадження основних технологій для ефективних MLO
- Використовуйте найефективніші процедури CI/CD під час роботи з системами ML
- Налаштуйте та налаштуйте середовища Google Cloud для надійних і ефективних MLO
- Впроваджуйте робочі процеси для навчання та висновків, які є надійними та відтворюваними
Спеціалізація MLOps: Coursera
Курс MLOps Coursera охоплює фундаментальні ідеї машинного навчання та практичні знання про сучасну розробку програмного забезпечення та інженерні ролі для створення машинного навчання для виробництва.
Курс охоплює різні сфери, включаючи концептуалізацію, створення та підтримку інтегрованих систем, які постійно працюють у виробництві. Курс навчає, як виробничі системи повинні керувати даними, що постійно змінюються, прямо до типового моделювання машинного навчання.
Що ти навчишся?
- Створення повної виробничої системи ML, включаючи планування проекту, вимоги до даних, методи моделювання та розгортання
- Створення базової моделі, вирішення відхилень ідей і створення прототипу для промислової програми машинного навчання
- Навчання використовувати TensorFlow Extended для проектування та трансформації
- Навчання використовувати інструменти для метаданих про походження даних і походження, створення життєвого циклу даних і використання схем бізнес-даних для відстеження еволюції даних
Сертифікаційний тренінг MLOps: CloudxLab
CloudxLab пропонує цей курс сертифікації MLOps. Загалом це стосується методів, навичок і реальних знань, необхідних для розробки ваших моделей машинного навчання, їх впровадження та відстеження.
Після навчання нашої моделі машинного навчання наступним серйозним завданням є розгортання та масштабування її у виробництві, щоб більше користувачів могли використовувати її. Ви дізнаєтеся, як ефективно використовувати інструменти та підходи в процесі експериментального навчання.
Розуміння машинного навчання та ідей поглибленого навчання має вирішальне значення, але ви також повинні мати серйозний досвід і навички інженерного виробництва. Окрім розвитку досвіду в технологіях DevOps, цей курс глибоко заглиблюється в машинне навчання та методи глибокого навчання. Після закінчення курсу студенти навчаться:
- Створіть систему машинного навчання від початку до кінця.
- Дізнайтеся про обсяг проекту, вимоги до даних, моделювання та розгортання
- Створіть конвеєри для покращення процедури навчання моделі
- Навчіться вирішувати труднощі свого бізнесу за допомогою багатьох методів машинного та глибокого навчання
- Використання Spark MLlib для навчання розподіленої моделі
- Використовуйте конвеєри CI/CD для розгортання моделей машинного навчання в реальному світі
Сертифіковане навчання на курсі MLOps: 360 DigiTMG
Цей курс MLOps охоплює розгортання моделей машинного навчання в масштабі. Навчання є результатом нашого незадоволення під час роботи над консалтинговими проектами та спробами впровадження проектів машинного навчання в реальних умовах.
Інженери ML стикаються з різними проблемами під час роботи над проектом, як-от «операція» та «виробництво» коду. Для багатьох інженерів досить складно швидко й ефективно розгортати моделі ML, оскільки немає платформи чи набору рекомендацій, як в інших проектах розробки програмного забезпечення.
Цей курс навчить вас:
- Попит на MLO в галузі даних
- Дізнайтеся про Docker і переваги контейнеризації
- Дізнайтеся про TensorFlow Extended (TFX) і його численні частини
Розробка MLOps на AWS
Цей курс MLOps від AWS допоможе вам вивчити та застосувати процедури в стилі DevOps під час навчання та розгортання моделей ML за допомогою MLOps Engineering на AWS.
Крім того, ви дізнаєтеся, як працювати в команді та використовувати інструменти, автоматизацію, процедури та командну роботу для підтримки розробників та операційного персоналу, інженерів DevOps та інженерів платформ даних ML, відповідальних за введення в дію моделей ML.
Ви дізнаєтеся, як створити план дій MLOps для вашого бізнесу після закінчення курсу, щоб ви могли перейти від навчання до роботи.
Професійний сертифікат з MLOps з AWS: EdX
Цей курс EdX є ще одним хорошим варіантом для ентузіастів ML. Ви навчитеся інтегрувати навички обробки даних і науки про дані для розгортання моделей машинного навчання за допомогою курсу «Операції машинного навчання з веб-сервісами Amazon».
Більшість робіт із впровадження моделей ШІ не передбачає розробки моделей. Навчальна програма познайомить вас зі співробітництвом із спеціалістами з обробки даних і впровадженням моделей машинного навчання, які можуть вивчати дані та створювати прогнози. Ця процедура, як правило, автоматизована; таким чином, потрібні MLOps та інженерний досвід ШІ.
Крім того, курс допоможе вам навчитися будувати конвеєр для спостереження за кількома робочими точками, такими як вхідні дані та вихідні рішення.
Сертифікація курсу MLOps: igmGuru
Цей курс MLOps від igmGuru має на меті навчити учасників створювати моделі машинного навчання для масового виробництва.
Особи отримують покращене навчання використанню різних інструментів і виробничих методів для машинного навчання. Курс забезпечує необхідне ознайомлення з основами MLOps, необхідними для розвитку предметної компетенції, яка є життєво важливою для гарантування успішної кар’єри в галузі ШІ.
Основи MLOps: PluralSight
Цей курс від PluralSight зосереджений на наданні поглиблених знань стандартних методів машинного навчання для розгортання, оцінки, моніторингу та експлуатації систем, інтегрованих у ML.
Під час курсу слухачі познайомляться з різними інструментами машинного навчання. Окрім розуміння використання цих інструментів, слухачі додатково вивчать стандартні підходи до використання цих інструментів. Курс допоможе фахівцям інтегрувати систему машинного навчання з бізнес-процесом.
Тим не менш, слухачі далі навчаться тестувати та контролювати систему ML для покращення її продуктивності та усунення технічних збоїв. PluralSight пропонує безкоштовну пробну версію цього онлайн-курсу. Якщо вам подобається безкоштовна версія і ви хочете продовжити курс, придбайте преміум-версію. Безкоштовна пробна версія триває десять днів і включає лише вступну частину курсу.
Висновок
Машинне навчання (ML) — це передова технологія, яка робить машини розумнішими та забезпечує самостійне прийняття рішень. У минулому машини працювали відповідно до вхідних даних людини. Але система, інтегрована в ML, може працювати самостійно без втручання людини та продовжує покращувати свою продуктивність з часом, аналізуючи дані та навчаючись.
Отже, якщо ви хочете потрапити в сферу науки про дані, вивчення операцій машинного навчання (MLOps) є важливим. Завдяки курсу MLOps ви зможете вивчити основи операцій ML і розвіяти свої сумніви та помилкові уявлення. Це також допоможе вам отримати роботу вашої мрії та пристойно заробляти.
Отже, виберіть хороший курс MLOps зі списку вище, запишіться на нього та починайте навчання.