Вивчайте MLOs за допомогою цих 10 курсів

Автор

Концепція MLOps з’явилася як результат злиття DevOps, інженерії даних та машинного навчання. Системи, що використовують машинне навчання, мають експериментальний характер, складаються з великої кількості елементів, що ускладнює їх створення та подальшу підтримку. Якщо ви мали справу з машинним або глибоким навчанням, то, можливо, вже знайомі з абревіатурою MLO.

Подібно до DevOps, операції машинного навчання (MLOps) є наступним еволюційним кроком, який активно впроваджують сучасні компанії. Хоча концептуально MLOps схожий на DevOps, його практична реалізація має свої відмінності. Прогнозується, що ринок MLOps досягне значного зростання до 4 мільярдів доларів вже до кінця 2025 року. Зі зростанням попиту на MLOps, все більше фахівців прагнуть пройти спеціалізовані курси, щоб отримати глибше розуміння цих операцій.

Отже, якщо ви серед тих, хто цікавиться цією темою, давайте детально розглянемо, що таке MLOps, а потім перейдемо до огляду дев’яти провідних курсів MLOps, які допоможуть вам вивчити та опанувати цю галузь.

Що таке MLOps?

MLOps виконує роль середовища, де фахівці з обробки даних та операційні спеціалісти можуть ефективно співпрацювати та взаємодіяти, використовуючи набір узгоджених методів. Застосування моделей машинного та глибокого навчання у масштабних виробничих середовищах можна автоматизувати для покращення якості та оптимізації процесу управління. MLOps також спрощує інтеграцію моделей з бізнес-вимогами та нормативними стандартами.

Завдяки MLOps стає можливим безперервно впроваджувати високоефективні ML-застосунки у виробництво. Існують специфічні вимоги для ML, які вимагають створення нового життєвого циклу, що доповнює наявні процеси SDLC та CI/CD. Це, своєю чергою, сприяє ефективнішій роботі та досягненню кращих результатів.

Основні етапи MLOps включають:

  • Аналіз даних
  • Трансформація та підготовка даних
  • Навчання та розробка моделі
  • Валідація моделі

Для досягнення майстерності в MLOps потрібні комплексні знання, які можна отримати, зокрема, через спеціалізовані курси.

Чому варто розглянути спеціалізований курс MLOps?

Машинне навчання, де дані відіграють ключову роль, відрізняється від традиційного програмного забезпечення. Розробка коду в ML орієнтована на обробку даних, а не на функціональність програми. Крім того, ML є динамічною системою з відкритим циклом.

Завдання розпочинається лише після введення моделей в експлуатацію. Важливою є підтримка продуктивності виробничих моделей, яка включає їх відстеження, перенавчання та повторне розгортання з урахуванням зміни сигналів даних. Розгортання машинного навчання часто вимагає компетенцій у таких технічних областях, як розробка програмного забезпечення та DevOps.

Типовий курс MLOps поєднує фундаментальні концепції машинного навчання з практичними знаннями щодо сучасної розробки програмного забезпечення та інженерних ролей для ефективного впровадження ML у виробництво. Ви отримаєте розуміння потенціалу, труднощів та наслідків використання машинного навчання в різних сферах розробки та виробництва. Після закінчення курсу ви будете здатні створювати передові рішення на основі ШІ та вирішувати реальні проблеми. Зокрема, ви зможете:

  • Створювати комплексну виробничу систему ML, включаючи планування проєкту, визначення вимог до даних, вибір методів моделювання та розгортання.
  • Розробляти базову модель, вирішувати проблеми дрейфу даних та будувати прототипи.
  • Проєктувати конвеєри обробки даних, включаючи збір, очищення та перевірку наборів даних.
  • Застосовувати TensorFlow Extended для розробки, перетворення та відбору ознак.
  • Використовувати інструменти для відстеження походження даних, керування метаданими, створення життєвого циклу даних та використання схем бізнес-даних для моніторингу еволюції даних.

Студенти, які проходять онлайн-курси MLOps, також можуть брати участь у MLOps ZoomCamp, де створюють рішення в різних форматах. Програма включає впровадження, розгортання, практики, проєкти та багато іншого.

Значення MLOps для кар’єрних перспектив

Галузь Data Science є висококонкурентною, і щороку тисячі студентів обирають цей напрямок, приваблені широкими можливостями працевлаштування. Хоча MLOps менш відомий, ніж Data Science, рівень оплати праці в цих сферах є порівнюваним. Середня базова зарплата фахівця з Data Science у США становить 119 000 доларів, тоді як інженери MLOps зазвичай заробляють близько 90 529 доларів.

MLOps допомагає організаціям будь-якого розміру розробляти ефективні плани, керувати процесами та досягати успіху. Зі зростанням обсягу даних та розвитком технологій, значення MLOps продовжує зростати. Інженери MLOps беруть на себе різноманітні завдання, включаючи розгортання моделей машинного навчання та забезпечення їх стабільної роботи у виробничому середовищі. Для ефективного використання моделей потрібно мати розуміння алгоритмів машинного навчання, що лежать в їх основі.

Як працює спеціалізований курс MLOps?

Курси спеціалізації MLOps допомагають студентам набути як практичних, так і теоретичних знань. Проходження курсу зазвичай складається з наступних етапів:

Реєстрація

Ви можете зареєструватися на онлайн-курс спеціалізації MLOps, вибравши курс, який, на вашу думку, найкраще відповідає вашим потребам. Після реєстрації ви стаєте офіційним учасником курсу. Багато курсів дозволяють завершити лише окремі модулі, призупинити навчання або скасувати підписку. Вам буде надано доступ до інформаційної панелі для відстеження прогресу та записів на курси.

Виконання практичного проєкту

Кожна спеціалізація включає практичний проєкт, який потрібно успішно завершити для отримання сертифіката. Перед початком практичного проєкту потрібно пройти всі попередні курси, щоб отримати необхідні знання.

Отримання сертифіката

Після закінчення курсу ви отримаєте сертифікат, який підтверджує ваші знання та навички. Цей сертифікат можна використовувати для демонстрації вашого професійного розвитку потенційним роботодавцям.

А зараз розглянемо одні з найкращих курсів MLOps, які ви можете пройти.

Основи MLOps: конвеєри CI/CD/CT ML: Udemy

Цей курс Udemy надає фундаментальні знання про MLOps, пояснюючи, як MLOps вирішує проблеми традиційного ML, покращуючи адаптивність та автоматизацію ML-процесів.

Курс охоплює:

  • Стандарти та цінності, що лежать в основі MLOps.
  • Конвеєри безперервної доставки, навчання та інтеграції в MLOps.
  • Рівні зрілості MLOps.
  • Порівняння платформ та інструментів MLOps.

Курс призначений для фахівців з Data Science, ML-інженерів, DevOps-інженерів та інших професіоналів, які прагнуть вивчити концепцію MLOps.

Розгортання моделей машинного навчання: Udemy

Цей курс від Udemy навчає, як перевести моделі машинного навчання зі стадії дослідження у повністю інтегровані рішення. Курс також пояснює процес розгортання моделей та його вплив на вашу кар’єру.

Ви дізнаєтеся про кожен етап створення моделі в дослідницькому середовищі, трансформації Jupyter notebook у робочий код, створення пакетів коду, публікації API та інтеграції безперервної доставки за допомогою цікавих відеоуроків. Курс акцентує увагу на важливості відтворюваності та використання версій, репозиторіїв коду та Docker для її забезпечення. Ви також ознайомитеся з процесом розгортання моделі машинного навчання з Jupyter notebook на хмарних платформах та інфраструктурі з урахуванням CI/CD.

Курс буде корисний для:

  • Науковців даних, які хочуть розгорнути свою першу модель машинного навчання.
  • Досвідчених науковців даних, які прагнуть підвищити свої навички в розгортанні моделей.
  • Фахівців з розробки програмного забезпечення, які хочуть перейти до машинного навчання.

Основи MLOps: Coursera

Цей курс Coursera ознайомить вас з інструментами MLOps, які використовуються для встановлення, оцінки, експлуатації та моніторингу виробничих ML-систем на Google Cloud.

Курс охоплює розгортання, тестування, моніторинг та автоматизацію систем машинного навчання. Фахівці ML зможуть використовувати інструменти для оцінки моделей та їхнього постійного розвитку. Ви будете співпрацювати з дослідниками даних, щоб забезпечити швидке впровадження найефективніших моделей.

Що ви навчитесь?

  • Застосовувати основні технології для ефективного MLO.
  • Використовувати ефективні процедури CI/CD під час роботи з ML-системами.
  • Налаштовувати середовища Google Cloud для надійного та ефективного MLO.
  • Впроваджувати надійні та відтворювані робочі процеси для навчання та висновків.

Спеціалізація MLOps: Coursera

Цей курс Coursera охоплює фундаментальні концепції машинного навчання та практичні знання про сучасну розробку програмного забезпечення та інженерні ролі для ефективного впровадження ML у виробництво.

Курс охоплює різні сфери, включаючи концептуалізацію, створення та підтримку інтегрованих систем, які постійно працюють у виробничому середовищі. Ви навчитеся, як виробничі системи повинні керувати даними, що постійно змінюються, прямо до типового моделювання машинного навчання.

Що ви навчитесь?

  • Створювати комплексну виробничу систему ML, включаючи планування проєкту, визначення вимог до даних, вибір методів моделювання та розгортання.
  • Розробляти базову модель, вирішувати проблеми дрейфу даних та будувати прототипи для промислових ML-застосунків.
  • Використовувати TensorFlow Extended для проєктування та трансформації даних.
  • Застосовувати інструменти для управління метаданими та відстеження походження даних, створювати життєвий цикл даних та використовувати схеми бізнес-даних для моніторингу еволюції даних.

Сертифікаційний тренінг MLOps: CloudxLab

CloudxLab пропонує сертифікаційний курс MLOps, що охоплює методи, навички та реальні знання, необхідні для розробки, впровадження та відстеження моделей машинного навчання. Після навчання моделі наступним кроком є її розгортання та масштабування у виробництві для широкого використання. Ви навчитеся ефективно використовувати інструменти та підходи в процесі експериментального навчання.

Розуміння машинного та глибокого навчання є важливим, але також потрібні навички інженерного виробництва. Крім розвитку компетенцій у технологіях DevOps, цей курс глибоко занурюється в машинне та глибоке навчання. Після закінчення курсу студенти зможуть:

  • Створити систему машинного навчання від початку до кінця.
  • Визначати обсяг проєкту, вимоги до даних, моделювання та розгортання.
  • Створювати конвеєри для покращення процедур навчання моделей.
  • Вирішувати бізнес-завдання за допомогою різних методів машинного та глибокого навчання.
  • Використовувати Spark MLlib для навчання розподілених моделей.
  • Застосовувати 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 у великому масштабі. Програма навчання розроблена на основі досвіду консультаційних проєктів та впровадження машинного навчання у реальних умовах.

Інженери ML стикаються з проблемами під час роботи над проєктами, такими як “операція” та “виробництво” коду. Для багатьох фахівців швидко та ефективно розгорнути ML-моделі складно через відсутність уніфікованої платформи чи набору рекомендацій, як у інших проєктах розробки програмного забезпечення.

Цей курс навчить вас:

  • Розуміти попит на MLO в індустрії даних.
  • Використовувати Docker та його переваги для контейнеризації.
  • Ознайомитись з TensorFlow Extended (TFX) та його компонентами.

Розробка MLOps на AWS

Цей курс від AWS допоможе вам вивчити та застосувати процедури в стилі DevOps під час навчання та розгортання ML-моделей за допомогою MLOps Engineering на AWS.

Ви навчитеся працювати в команді, використовувати інструменти, автоматизацію та процедури для підтримки розробників, операційного персоналу, DevOps-інженерів та інженерів платформ даних ML. Курс розроблений для тих, хто відповідає за впровадження моделей ML.

Після закінчення курсу ви зможете розробити план дій MLOps для вашого бізнесу, що дозволить ефективно перейти від навчання до практичного застосування.

Професійний сертифікат з MLOps з AWS: EdX

Цей курс EdX є ще одним хорошим варіантом для тих, хто цікавиться ML. Ви навчитеся інтегрувати навички обробки даних та Data Science для розгортання моделей машинного навчання за допомогою курсу “Операції машинного навчання з веб-сервісами Amazon”.

Значна частина роботи з впровадження моделей ШІ не включає розробку самих моделей. Програма курсу познайомить вас зі співпрацею зі спеціалістами з обробки даних та впровадженням моделей машинного навчання. Ця процедура є автоматизованою, тому потрібні знання в MLOps та інженерії ШІ.

Крім того, курс допоможе вам навчитися створювати конвеєри для моніторингу різних точок даних, таких 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.

Учасники отримають поглиблене навчання з використання різних інструментів та виробничих методів для машинного навчання. Курс надає необхідні основи MLOps, що дозволяють розвинути професійну компетенцію, яка є важливою для 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 ознайомляться з різними інструментами машинного навчання. Крім розуміння використання цих інструментів, слухачі вивчать стандартні підходи до їх застосування. Курс допоможе фахівцям інтегрувати системи машинного навчання з бізнес-процесами.

Крім того, слухачі навчаться тестувати та контролювати ML-системи для покращення їхньої продуктивності та усунення технічних збоїв. PluralSight пропонує безкоштовну пробну версію цього онлайн-курсу, яка триває 10 днів і включає лише вступну частину. Для продовження навчання можна придбати преміум-версію.

Висновок

Машинне навчання (ML) – це передова технологія, що робить машини розумнішими та дозволяє їм самостійно приймати рішення. Раніше машини працювали лише відповідно до вказівок людини. Однак, системи, що використовують ML, можуть працювати автономно без втручання людини та покращувати свою продуктивність з часом, аналізуючи дані та навчаючись.

Отже, якщо ви прагнете кар’єри в галузі Data Science, вивчення операцій машинного навчання (MLOps) є важливим. Курс MLOps допоможе вам отримати фундаментальні знання в цій сфері, розвіяти сумніви та помилкові уявлення, та, як наслідок, отримати роботу вашої мрії та гідну заробітну плату.

Оберіть відповідний курс MLOps зі списку вище, зареєструйтеся та почніть навчання.