5 Corsi Gratuiti per padroneggiare MLOps
5 Corsi Gratuiti per Diventare Esperti di MLOps
Introduzione
Nel mondo di oggi, dove i dati guidano le decisioni, non basta semplicemente creare modelli di machine learning (ML). Le organizzazioni devono fare di più che costruire modelli: devono essere in grado di dispiegare, gestire e migliorare continuamente questi modelli in scenari reali. Immagina questo: hai creato un sistema super-intelligente per prevedere i pattern meteorologici, ma a meno che tu non ti assicuri che funzioni tutti i giorni e che diventi sempre più intelligente con nuovi dati, è come avere un potente strumento che raccoglie polvere in un capannone. Ecco dove entra in gioco MLOps.
Se sei curioso di portare le tue competenze in MLOps al livello successivo e vuoi sapere come trasformare i tuoi fantastici modelli in soluzioni reali, questo articolo è la tua guida. Ti presenterò cinque corsi gratuiti che spezzettano MLOps in bit facili da capire. Che tu stia iniziando da zero o che tu sia già un professionista esperto in machine learning, c’è un corso qui adatto a te.
- Originalità sotto processo la sfida dell’IA al possesso creativo
- Oltre le congetture sfruttare le statistiche bayesiane per una selezione efficace dei titoli degli articoli
- I Ricercatori della CMU Svelano la Diffusion-TTA Elevariscono i Modelli di Intelligenza Artificiale Discriminativa con un Feedback Generativo per un’Adattabilità Senza Paragoni nel Test-Time
Python Essentials per MLOps
Link: Python Essentials per MLOps
Questo corso ti insegnerà le fondamentali competenze di Python di cui hai bisogno per avere successo in un ruolo di MLOps. Copre le basi del linguaggio di programmazione Python, inclusi tipi di dati, funzioni, moduli e tecniche di testing. Copre anche come lavorare in modo efficace con datasets e altre attività di data science con Pandas e NumPy. In questo corso, attraverso una serie di esercitazioni pratiche, acquisirai esperienza pratica nel lavorare con Python nel contesto di un flusso di lavoro di MLOps. Alla fine del corso, avrai le competenze necessarie per scrivere script Python per automatizzare compiti comuni di MLOps.
Questo corso è ideale per chiunque desideri entrare nel campo di MLOps o per professionisti esperti in MLOps che desiderano migliorare le loro competenze in Python.
Argomenti trattati:
- Esplorazione dei dati
- Classificazione: Filtraggio dello spam
- Classifica: Casella di posta prioritaria
- Regressione: Previsione delle visualizzazioni delle pagine
- Regolarizzazione: Regressione dei testi
- Optimizzazione: Decodifica dei codici
- PCA: Costruzione di un indice di mercato
- MDS: Esplorazione visuale della similarità dei senatori degli Stati Uniti
- kNN: Sistemi di raccomandazione
- Analisi dei grafi sociali
- Confronto dei modelli
MLOps per principianti
Link: MLOps per principianti
Ora che hai fatto un ripasso su Python, è il momento di passare a qualcosa di concreto! Il corso, MLOps per principianti, è un tutorial gratuito su Udemy che ti insegna come fornire un processo di sviluppo end-to-end di machine learning per progettare, costruire e gestire il ciclo di vita del modello AI.
Il corso è tenuto da Prem Naraindas, un esperto praticante di MLOps, e include diverse esercitazioni pratiche. Alla fine del corso, avrai una buona comprensione delle basi di MLOps e sarai in grado di applicarle al tuo lavoro.
Argomenti trattati:
- Panoramica di MLOps
- Strumenti e piattaforme di MLOps
- Creazione di pipeline
- Automazione dell’addestramento del modello, valutazione, sperimentazione
- Dispiegamento e monitoraggio
- Servizio
- Scalabilità
- Migliori pratiche di MLOps
Specializzazione in Ingegneria del Machine Learning per la Produzione (MLOps)
Link: Specializzazione in Ingegneria del Machine Learning per la Produzione (MLOps)
Se sei pronto a passare dalla conoscenza teorica alla codifica del machine learning nel mondo reale, devi seguire questo corso di Specializzazione in Ingegneria del Machine Learning per la Produzione (MLOps) su Coursera. Questa completa specializzazione, offerta da deeplearning.ai, è progettata per programmatori che hanno una certa esperienza in Tensorflow e possiedono una passione per le applicazioni pratiche e l’esperienza pratica nella codifica. Questo corso è ideale per coloro che hanno una buona padronanza di Python e TensorFlow e vogliono tuffarsi nel mondo del MLOps!
La parte migliore è che il corso è tenuto da Andrew Ng, il principale sostenitore dell’IA di Google, Lawrence Moroney e Robert Crowe di Google.
Argomenti trattati:
- Sistemi di machine learning pronti per la produzione
- Reti di pipeline dati e tecniche di gestione dei modelli
- Deriva concettuale
- Allenamento del modello
- Strumenti basati su cloud per MLOps
- Monitoraggio dei modelli
- Ottimizzazione dei modelli
- Produzione di Tensorflow (TFX)
MLOps | Specializzazione in Operazioni di Machine Learning
Link: Specializzazione in Operazioni di Machine Learning
Questa completa serie di corsi è progettata per persone con conoscenze di programmazione interessate a imparare MLOps. I corsi ti insegneranno come utilizzare Python e Rust per le attività di MLOps, GitHub Copilot per aumentare la produttività e sfruttare piattaforme come Amazon SageMaker, Azure ML e MLflow. Imparerai anche come ottimizzare i Large Language Models (LLM) utilizzando Hugging Face e comprendere la distribuzione di modelli incorporati binari sostenibili ed efficienti nel formato ONNX. I corsi ti prepareranno anche per diverse carriere in MLOps, come scienza dei dati, ingegneria del machine learning, architettura di soluzioni ML in cloud e gestione dei prodotti di intelligenza artificiale (IA).
Questa completa serie di corsi è perfetta, soprattutto per quelle persone con precedenti conoscenze di programmazione, come sviluppatori di software, scienziati dei dati e ricercatori.
Argomenti trattati:
- Microsoft Azure
- Big Data
- Analisi dei dati
- Programmazione Python
- Github
- Machine Learning
- Cloud Computing
- Gestione dei dati
- DevOps
- Amazon Web Services (Amazon AWS)
- Programmazione Rust
- MLOps
Corso Made With ML MLOps
Link: Made with MLOps
Goku Mohandas ha sviluppato un corso eccezionale e accessibile al pubblico sulla creazione di sistemi di machine learning end-to-end. Made with ML è uno dei repository GitHub più popolari con oltre 30.000 persone iscritte a questo corso.
I corsi Made with ML coprono i fondamentali del machine learning e le complessità della distribuzione, del testing e del monitoraggio dei modelli in produzione. Le lezioni di Goku spiegano le idee sottostanti ai concetti introdotti, offrono compiti pratici basati sui progetti e dotano gli studenti di alcune delle migliori pratiche dell’ingegneria del software necessarie per avere successo in un ruolo di MLOps.
Argomenti trattati:
- Fondamenti del machine learning
- Sviluppo di un sistema end-to-end
- Strategie di distribuzione
- Metodologie di testing
- Monitoraggio del modello
- Intuizione dietro i concetti
- Compiti basati sui progetti
- Migliori pratiche dell’ingegneria del software
Conclusione
MLOps è un campo in rapida crescita con una forte domanda di professionisti qualificati. Dominando MLOps, puoi aprire nuove opportunità di carriera e avere un vero impatto nel mondo. Con l’aiuto di questi cinque corsi gratuiti, puoi fare il primo passo per diventare un esperto di MLOps. Allora, cosa stai aspettando? Iscriviti oggi e inizia a imparare!
Se sei un principiante nel machine learning e MLOps, potresti voler leggere il nostro articolo su 5 libri gratuiti per padroneggiare il machine learning. Ma se vuoi immergerti direttamente in MLOps e vuoi seguire uno o due corsi soltanto, raccomando di seguire la Specializzazione in Machine Learning Engineering for Production (MLOps) di Andrew Ng e il corso Made with MLOps.
Siamo curiosi di sapere quali corsi hanno avuto un ruolo fondamentale nel tuo percorso di apprendimento del machine learning. Sentiti libero di condividere le tue opinioni nei commenti qui sotto!
[Kanwal Mehreen](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/) è una sviluppatrice di software in erba con un vivo interesse per la scienza dei dati e le applicazioni dell’IA in medicina. Kanwal è stata selezionata come Google Generation Scholar 2022 per la regione APAC. A Kanwal piace condividere le sue conoscenze tecniche scrivendo articoli su argomenti di tendenza ed è appassionata di migliorare la rappresentazione delle donne nell’industria tecnologica.
