Il tuo flusso di lavoro di Machine Learning (ML) potrebbe utilizzare un po’ di agilità DevOps? MLOps Engineering su AWS ti aiuterà a portare pratiche in stile DevOps nella creazione, formazione e distribuzione di modelli ML. Gli ingegneri delle piattaforme dati ML, gli ingegneri DevOps e gli sviluppatori/il personale operativo con la responsabilità di rendere operativi i modelli ML impareranno ad affrontare le sfide associate al trasferimento tra ingegneri dei dati, scienziati dei dati, sviluppatori software e operazioni attraverso l’uso di strumenti, automazione, processi, e lavoro di squadra. Alla fine del corso, passa dall’apprendimento all’attività creando un piano d’azione MLOps per la tua organizzazione.

Prerequisiti

• Corso AWS Technical Essentials (in aula o digitale)
• Corso DevOps Engineering su AWS o esperienza equivalente
• Corso pratico di scienza dei dati con Amazon SageMaker o esperienza equivalente
• The Elements of Data Science (corso digitale) o esperienza equivalente
• Terminologia e processo di machine learning (corso digitale)

Cosa imparerai

• Come distribuire i tuoi modelli nel cloud AWS
• Come automatizzare i flussi di lavoro per la creazione, la formazione, il test e la distribuzione di modelli ML
• Le diverse strategie di distribuzione per l’implementazione di modelli ML in produzione
• Come monitorare la deriva dei dati e la deriva dei concetti che potrebbero influenzare la previsione e l’allineamento con le aspettative aziendali
• E altro ancora

Corso erogato da un Autorized Training Partner