通过这 10 门课程学习 MLOps

MLOps 诞生于 DevOps、数据工程和机器学习的交界处。

ML 系统是实验性的,具有更多的组件,并且构建和维护更具挑战性。

如果您从事机器学习或深度学习,您可能遇到过 MLOps。

与 DevOps 一样,机器学习运营 (MLOps) 是现代公司正在采取的下一个重大举措。

尽管它与 DevOps 具有相似的概念,但它的实现方式不同。

MLOps 预计将大幅增长,到 2025 年底将达到 40 亿美元。

随着对 MLOps 的需求不断增长,越来越多的有志者期待参加 MLOps 课程,以更好地了解这些操作。

所以,如果你是其中一员,让我们了解一下 MLOps 是什么,然后进入前 9 门 MLOps 课程列表,帮助你学习和掌握它。

什么是 MLOps?

MLOps 充当了一种媒介,数据科学家和运营专家可以在其中一起工作并使用一组技术进行交流。

在广阔的生产环境中实施机器学习和深度学习模型可以实现自动化,以提高质量并简化管理流程。 此外,MLOps 使模型与业务需求和监管标准保持一致变得更加简单。

借助 MLOps,您甚至可以将高性能的 ML 应用程序持续大规模地投入生产。 除了当前的 SDLC 和 CI/CD 流程之外,ML 有特定的要求来创建新的生命周期,从而产生更有效的工作流和更好的结果。

MLOps 的不同阶段是:

  • 数据分析
  • 数据转换/准备
  • 模型训练和开发
  • 模型验证

为了提高 MLOps,您需要全面的知识,在 MLOps 专业化课程的帮助下,这些知识变得更容易获得。

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为什么要考虑 MLOps 专业化课程?

由于数据是所有程序的基础,机器学习不同于传统软件。 数据服务,而不是应用程序功能,是代码设计的重点。 此外,ML 是一个开环的动态系统。

在模型投入使用之前,任务不会开始。 此外,必须跟踪、重新训练和重新部署生产模型,以响应不断变化的数据信号,以保持最佳性能。 机器学习部署更频繁地需要软件工程和 DevOps 等技术领域的技能。

在典型的 MLOps 课程中,机器学习的基本思想与当代软件开发和工程角色的实践知识相结合,以创建用于生产的机器学习工程。

您将了解机器学习工程在不同开发和生产领域的潜力、困难和影响。 完成课程后,您将能够创建尖端的人工智能解决方案并解决现实世界的问题。 除此之外,您将准备:

  • 创建完整的机器学习生产系统,包括项目规划、数据需求、建模技术和部署
  • 创建基线模型、解决想法偏差并构建原型。
  • 通过获取、清理和验证数据集来学习设计数据管道
  • 利用 TensorFlow Extended 进行特征工程、转换和选择
  • 使用数据来源和沿袭元数据的工具,创建数据生命周期并利用业务数据模式来跟踪数据演变

修读在线 MLOps 课程的学生还可以获得 MLOps ZoomCamp,他们可以在其中完成不同文件中的解决方案。 它涵盖了介绍、部署、实践、项目等。

MLOps 在职业前景中的意义

数据科学领域竞争激烈,每年都有成千上万的学生选择这个领域,因为它提供了很好的工作范围。

尽管 MLOps 的知名度不如数据科学,但其薪酬规模是可比的。 美国数据科学家的基本工资中位数为 119,000 美元,而 MLOps 工程师的基本工资通常约为 90,529 美元。

MLOps 可以支持各种形式和规模的组织制定有效的计划、管理并在未来取得成功。 因此,随着数据和技术不断超越新的高度,这项技术的重要性正在增加。

因此,作为 MLOps 工程师,您将面临不同的任务,例如安装机器学习模型并确保它们在生产中运行。 要将模型投入使用,您必须能够理解作为其基础的机器学习算法。

MLOps 专业化课程如何运作?

MLOps 专业化课程可以帮助学习者获得实践和理论技能。 以下是参加课程的方法。

注册

在选择您认为适合您的课程后,您可以直接注册在线 MLOps 专业课程。 注册课程后,您就是注册会员。

最好的部分是您可以只完成一门课程、永久停止学习或取消订阅。 您还将获得一个仪表板,以可视化和跟踪您在课程和进步中的所有注册。

做一个实际的项目

每个专业都附带一个实际项目,您必须完成该项目才能完成 MLOps 专业课程并获得您的真实证书。 但是,在开始动手项目课程之前,您必须完成所有其他课程才能获得可以应用于项目的知识。

获取证书

完成课程后,您可以从所提供的课程中获得证书,您可以将其展示给潜在的雇主并找到您梦寐以求的工作。

现在,让我们看看您可以参加的一些最佳 MLOps 课程。

MLOps 基础知识:ML 的 CI/CD/CT 管道:Udemy

本 Udemy 课程将教您 MLOps 的基础知识,并介绍 MLOps 如何解决传统 ML 的问题,同时增强 ML 过程的适应性和自动化。

它涵盖:

  • MLOps 所围绕的标准和价值观
  • MLOps 中持续交付、持续培训和持续集成的管道
  • MLOps 课程具有一系列成熟度级别
  • MLOps 平台和工具栈的比较

Udemy 的这门课程面向数据科学家、ML 工程师、DevOps 工程师和其他想要学习该概念的专业人士。

机器学习模型的部署:Udemy

Udemy 的这门机器学习部署课程将教您如何将机器学习模型从研究阶段转变为完全集成的解决方案。 此外,该课程将解释模型部署及其对您的职业生涯有何帮助。

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您将学习在研究环境中构建模型的每个阶段,如何将 Jupyter 笔记本转变为生产代码、代码包、将其发布到 API,以及使用有趣的视频课程添加持续交付。

培训师将讨论再现性的概念、重要性,以及如何利用版本控制、代码存储库和 Docker 在部署期间最大限度地提高再现性。 此外,您将了解将机器学习模型从 Jupyter 笔记本部署到云平台和基础架构的过程,同时考虑 CI/CD。

本课程适用于:

  • 想要使用他们的第一个机器学习模型的数据科学家
  • 希望更加精通模型部署的数据科学家。
  • 从事软件开发工作但希望过渡到机器学习的人

MLOps 基础知识:Coursera

本 Coursera 课程将在本课程中了解用于在 Google Cloud 上安装、评估、操作和监控生产 ML 系统的 MLOps 工具。

此外,它还涉及机器学习系统的部署、测试、监控和自动化。 ML 专业人员可以使用工具进行模型评估和持续开发。 他们与可以创建模型的数据科学家合作,以加快部署性能最佳的模型。

你会学到什么?

  • 实施有效 MLOps 的基本技术
  • 在处理 ML 系统时采用最有效的 CI/CD 程序
  • 配置和设置 Google Cloud 环境以实现可靠且高效的 MLOps
  • 实施可靠且可重复的训练和推理工作流程

MLOps 专业化:Coursera

MLOps Coursera 课程涵盖了基本的机器学习理念以及当代软件开发和工程角色的实践知识,以创建用于生产的机器学习工程。

该课程涵盖不同领域,包括概念化、创建和维护在生产中不断运行的集成系统。 该课程教授生产系统必须如何管理不断变化的数据,这与典型的机器学习建模非常相似。

你会学到什么?

  • 创建完整的机器学习生产系统,包括项目规划、数据需求、建模技术和部署
  • 为生产化机器学习应用程序创建基线模型、解决想法偏差并构建原型
  • 学习利用 TensorFlow Extended 进行工程和转换
  • 学习使用用于数据来源和沿袭元数据的工具、创建数据生命周期以及使用业务数据模式来跟踪数据演变

MLOps 认证培训:CloudxLab

CloudxLab 提供此 MLOps 认证培训课程。 通常,它指的是开发机器学习模型、实施它们并保持跟踪所需的方法、技能和现实世界的专业知识。

在训练我们的机器学习模型之后,下一个主要挑战是在生产中部署和扩展它,以便更多用户可以使用它。 您将通过实验学习过程学习如何有效地使用这些工具和方法。

了解机器学习和深刻的学习理念至关重要,但您还必须具备扎实的生产工程技能专业知识。 除了开发 DevOps 技术方面的经验外,本课程还深入探讨了机器学习和深度学习方法。 完成课程后,学生将学会:

  • 从头到尾创建一个机器学习系统。
  • 了解项目的范围、数据要求、建模和部署
  • 创建管道以增强模型训练过程
  • 学习使用多种机器学习和深度学习技术解决您的业务难题
  • 使用 Spark MLlib 适应分布式模型训练
  • 利用 CI/CD 管道将您的机器学习模型部署到现实世界

认证 MLOps 课程培训:360 DigiTMG

本 MLOps 课程涵盖大规模部署机器学习模型。 培训源于我们在从事咨询项目和尝试在现实环境中实施机器学习项目时的不满。

ML 工程师在处理项目时面临不同的挑战,例如“操作化”和“生产化”代码。 对于许多工程师来说,快速有效地部署 ML 模型非常具有挑战性,因为没有像其他软件工程项目那样的平台或一组建议。

本课程将教你:

  • 数据科学领域对 MLOps 的需求
  • 了解 Docker 和容器化的好处
  • 了解 TensorFlow Extended (TFX) 及其许多部分
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AWS 上的 MLOps 工程

这门 AWS 的 MLOps 课程将帮助您学习和应用 DevOps 风格的程序,同时借助 AWS 上的 MLOps Engineering 训练和部署 ML 模型。

此外,您将学习如何在团队中进行操作,并利用工具、自动化、程序和团队合作来支持负责操作 ML 模型的开发人员和操作人员、DevOps 工程师和 ML 数据平台工程师。

课程结束后,您将了解如何为您的企业制定 MLOps 行动计划,以便您从学习走向实践。

AWS 的 MLOps 专业证书:EdX

这个 EdX Cource 是 ML 爱好者的另一个不错的选择。 您将通过 Amazon Web Services 的机器学习操作课程学习整合数据工程和数据科学能力以部署机器学习模型。

实施 AI 模型的大部分工作不涉及模型开发。 该课程将向您介绍与数据科学家合作并实施可以从数据中学习并产生预测的机器学习模型。 这个过程通常是自动化的; 因此,需要 MLOps 和 AI 工程专业知识。

此外,本课程将帮助您学习如何构建管道以监视多个操作点,例如传入数据和决策输出。

MLOps 课程认证:igmGuru

igmGuru 的这个 MLOps 课程旨在指导参与者创建用于大规模生产的机器学习模型。

个人在使用各种工具和生产技术进行机器学习方面接受了改进的培训。 该课程提供了培养学科能力所需的 MLOps 基础知识,这对于保证在 AI 领域的成功职业生涯至关重要。

MLOps 基础知识:PluralSight

PluralSight 的本课程侧重于提供有关部署、评估、监控和操作 ML 集成系统的标准机器学习实践的深入知识。

课程中将向学生介绍各种机器学习操作工具。 除了了解这些工具的用途外,学员还将进一步学习使用这些工具的标准方法。 该课程将帮助专业人士将 ML 系统与业务流程集成。

尽管如此,学员将进一步学习测试和监控 ML 系统,以提高其性能并消除技术故障。 PluralSight 提供此在线课程的免费试用版。 如果您喜欢免费版并想继续学习该课程,请购买高级版。 免费试用期为十天,仅包括课程的介绍部分。

结论

机器学习 (ML) 是一项尖端技术,可让机器更智能并能自我维持决策。 过去,机器过去常常根据人类的输入来执行。 但是一个 ML 集成的系统可以在没有人为干预的情况下独立执行,并通过分析数据和学习不断提高其性能。

因此,如果您想进入数据科学领域,学习 ML Operations (MLOps) 是必不可少的。 通过 MLOps 课程,您可以了解 ML 操作的基础知识,并消除您的疑虑和误解。 它还将帮助您找到理想的工作并获得体面的收入。

因此,从上面的列表中选择一个好的 MLOps 课程,注册它,然后开始学习。