MLOps wurde an der Schnittstelle von DevOps, Data Engineering und maschinellem Lernen geboren.
ML-Systeme sind experimentell, haben eine größere Anzahl von Komponenten und sind schwieriger zu konstruieren und zu warten.
Wenn Sie sich mit maschinellem Lernen oder Deep Learning beschäftigt haben, sind Sie vielleicht auf MLOps gestoßen.
Wie DevOps ist Machine Learning Operations (MLOps) der nächste bedeutende Schritt, den moderne Unternehmen unternehmen.
Obwohl es ein ähnliches Konzept wie DevOps hat, wird es anders implementiert.
MLOps wird voraussichtlich enorm wachsen und bis Ende 2025 4 Milliarden US-Dollar erreichen.
Angesichts der wachsenden Nachfrage nach MLOps freuen sich immer mehr Aspiranten darauf, MLOps-Kurse zu belegen, um einen besseren Einblick in diese Operationen zu erhalten.
Also, wenn Sie einer von ihnen sind, lassen Sie uns verstehen, was MLOps ist, und dann in die Liste der 9 besten MLOps-Kurse einsteigen, um Ihnen zu helfen, es zu lernen und zu meistern.
Inhaltsverzeichnis
Was ist MLOps?
MLOps fungiert als Medium, in dem Datenwissenschaftler und Betriebsspezialisten zusammenarbeiten und mithilfe einer Reihe von Techniken kommunizieren können.
Die Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning in ausgedehnten Produktionsumgebungen kann automatisiert werden, um die Qualität zu verbessern und den Verwaltungsprozess zu rationalisieren. Darüber hinaus vereinfacht MLOps die Anpassung von Modellen an Geschäftsanforderungen und regulatorischen Standards.
Dank MLOps können Sie sogar leistungsstarke ML-Apps kontinuierlich in großem Maßstab in die Produktion freigeben. Es gibt spezifische Anforderungen an ML, um neben den aktuellen SDLC- und CI/CD-Prozessen einen neuen Lebenszyklus zu schaffen, was zu einem effektiveren Arbeitsablauf und besseren Ergebnissen führt.
Die verschiedenen Phasen von MLOps sind:
- Datenanalyse
- Datentransformation/-vorbereitung
- Modellschulung und -entwicklung
- Modell Bestätigung
Um sich bei MLOps zu verbessern, benötigen Sie umfassende Kenntnisse, die mit Hilfe eines MLOps-Spezialisierungskurses zugänglicher werden.
Warum einen MLOps-Spezialisierungskurs in Betracht ziehen?
Da Daten die Grundlage aller Programme sind, unterscheidet sich maschinelles Lernen von herkömmlicher Software. Der Schwerpunkt des Codedesigns liegt auf der Datenpflege und nicht auf der Anwendungsfunktionalität. Darüber hinaus ist ML ein dynamisches System mit offenem Regelkreis.
Die Aufgabe beginnt erst, wenn die Modelle in Gebrauch genommen werden. Darüber hinaus müssen Produktionsmodelle als Reaktion auf sich ändernde Datensignale nachverfolgt, neu trainiert und neu bereitgestellt werden, um eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten. Der Einsatz von maschinellem Lernen erfordert häufiger Fähigkeiten in technischen Bereichen wie Softwareentwicklung und DevOps.
In einem typischen MLOps-Kurs werden die grundlegenden Ideen des maschinellen Lernens mit dem praktischen Wissen der modernen Softwareentwicklung und Ingenieurrollen kombiniert, um maschinelles Lernen für die Produktion zu entwickeln.
Sie lernen Potenziale, Schwierigkeiten und Auswirkungen des Machine Learning Engineering in unterschiedlichen Bereichen der Entwicklung und Produktion kennen. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, hochmoderne KI-Lösungen zu entwickeln und reale Probleme anzugehen. Darüber hinaus sind Sie darauf vorbereitet:
- Erstellen Sie ein vollständiges ML-Produktionssystem, einschließlich Projektplanung, Datenanforderungen, Modellierungstechniken und Bereitstellung
- Erstellen Sie ein Basismodell, beheben Sie Ideenabweichungen und konstruieren Sie einen Prototyp.
- Erfahren Sie, wie Sie Datenpipelines entwerfen, indem Sie Datensätze erfassen, bereinigen und validieren
- Verwenden Sie TensorFlow Extended, um Feature Engineering, Transformation und Auswahl durchzuführen
- Verwenden Sie Tools für Datenherkunfts- und Abstammungsmetadaten, erstellen Sie einen Datenlebenszyklus und nutzen Sie Geschäftsdatenschemata, um die Datenentwicklung zu verfolgen
Studenten, die einen Online-MLOps-Kurs absolvieren, können auch MLOps ZoomCamp erhalten, in dem sie Lösungen in verschiedenen Dateien vervollständigen können. Es umfasst die Einführung, Bereitstellung, Praktiken, Projekte usw.
Bedeutung von MLOps in Karriereaussichten
Es gibt einen massiven Wettbewerb in der Datenwissenschaft, und jedes Jahr entscheiden sich Hunderte und Tausende von Studenten für dieses Fach, da es ein hervorragendes Berufsfeld bietet.
Obwohl MLOps weniger bekannt ist als Data Science, ist die Gehaltsskala vergleichbar. Ein Data Scientist in den USA hat ein mittleres Grundgehalt von 119.000 US-Dollar, während MLOps-Ingenieure in der Regel etwa 90.529 US-Dollar verdienen.
MLOps kann Organisationen aller Formen und Größen dabei unterstützen, effektive Pläne zu entwickeln, zu verwalten und in der Zukunft erfolgreich zu sein. Infolgedessen nimmt die Bedeutung dieser Technik zu, da Daten und Technologie immer neue Höhen erreichen.
Als MLOps-Ingenieur werden Sie also verschiedenen Aufgaben ausgesetzt sein, z. B. der Installation von Modellen für maschinelles Lernen und der Sicherstellung, dass sie in der Produktion betriebsbereit sind. Um das Modell verwenden zu können, müssen Sie in der Lage sein, den zugrunde liegenden Algorithmus für maschinelles Lernen zu verstehen.
Wie funktioniert ein MLOps-Spezialisierungskurs?
MLOps-Spezialisierungskurse können den Lernenden helfen, sowohl praktische als auch theoretische Fähigkeiten zu erwerben. So funktioniert die Aufnahme eines Kurses.
Einschreiben
Sie können sich direkt in einen Online-MLOps-Spezialisierungskurs einschreiben, nachdem Sie den Kurs ausgewählt haben, der Ihrer Meinung nach der richtige für Sie ist. Sobald Sie sich für einen Kurs anmelden, sind Sie ein registriertes Mitglied.
Das Beste daran ist, dass Sie nur einen Kurs beenden, Ihr Studium dauerhaft unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen können. Sie erhalten auch ein Dashboard, um alle Ihre Anmeldungen zu Kursen und Fortschritten zu visualisieren und zu verfolgen.
Führen Sie ein praktisches Projekt durch
Jede Spezialisierung umfasst ein praktisches Projekt, das Sie durchführen müssen, um den MLOps-Spezialisierungskurs abzuschließen und Ihr authentisches Zertifikat zu erhalten. Bevor Sie jedoch mit dem praxisorientierten Projektkurs beginnen, müssen Sie alle anderen Kurse absolvieren, um über Kenntnisse zu verfügen, die Sie auf das Projekt anwenden können.
Holen Sie sich das Zertifikat
Nach Abschluss des Kurses können Sie ein Zertifikat aus dem angebotenen Kurs erhalten, das Sie potenziellen Arbeitgebern vorzeigen und Ihren Traumjob ergattern können.
Sehen wir uns nun einige der besten MLOps-Kurse an, die Sie belegen können.
MLOps-Grundlagen: CI/CD/CT-Pipelines von ML: Udemy
Dieser Udemy-Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen von MLOps und behandelt, wie MLOps Probleme des traditionellen ML löst und gleichzeitig die Anpassungsfähigkeit und Automatisierung des ML-Prozesses verbessert.
Es bedeckt:
- Die Standards und Werte, auf denen MLOps basiert
- Pipelines für Continuous Delivery, Continuous Training und Continuous Integration in MLOps
- Der MLOps-Kurs hat eine Reihe von Reifegraden
- Vergleiche der MLOps-Plattformen und des Tool-Stacks
Dieser Kurs von Udemy richtet sich an Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, DevOps-Ingenieure und andere Fachleute, die das Konzept erlernen möchten.
Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen: Udemy
In diesem Machine-Learning-Bereitstellungskurs von Udemy lernen Sie, wie Sie Ihre Machine-Learning-Modelle von der Forschungsphase in eine vollständig integrierte Lösung überführen. Darüber hinaus erklärt der Kurs den Modelleinsatz und wie er für Ihre Karriere hilfreich ist.
Sie lernen jede Phase des Erstellens eines Modells in der Forschungsumgebung, wie Sie Jupyter-Notebooks in Produktionscode umwandeln, Pakete codieren, sie in einer API veröffentlichen und Continuous Delivery mithilfe unterhaltsamer Videolektionen hinzufügen.
Der Trainer wird über die Idee der Reproduzierbarkeit, ihre Bedeutung und die Verwendung von Versionierung, Code-Repositories und Docker sprechen, um die Reproduzierbarkeit während der Bereitstellung zu maximieren. Darüber hinaus lernen Sie den Prozess der Bereitstellung eines maschinellen Lernmodells von einem Jupyter-Notebook auf Cloud-Plattformen und -Infrastrukturen unter Berücksichtigung von CI/CD kennen.
Dieser Kurs ist für:
- Datenwissenschaftler, die ihr erstes Modell für maschinelles Lernen verwenden möchten
- Data Scientists, die sich in der Modellbereitstellung besser auskennen möchten.
- Personen, die in der Softwareentwicklung arbeiten, aber zum maschinellen Lernen übergehen möchten
MLOps-Grundlagen: Coursera
In diesem Coursera-Kurs lernen Sie MLOps-Tools kennen, die in diesem Kurs zum Installieren, Bewerten, Betreiben und Überwachen von Produktions-ML-Systemen in Google Cloud verwendet werden.
Darüber hinaus umfasst es die Bereitstellung, Prüfung, Überwachung und Automatisierung von ML-Systemen. ML-Profis können Tools zur Modellbewertung und kontinuierlichen Weiterentwicklung einsetzen. Sie arbeiten mit Datenwissenschaftlern zusammen, die Modelle erstellen können, um die Bereitstellung der leistungsstärksten Modelle zu beschleunigen.
Was wirst du lernen?
- Implementierung der wesentlichen Technologien für effektive MLOps
- Wenden Sie beim Umgang mit ML-Systemen die effektivsten CI/CD-Verfahren an
- Konfigurieren und richten Sie Google Cloud-Umgebungen für zuverlässige und effiziente MLOps ein
- Implementieren Sie Workflows für Training und Inferenz, die zuverlässig und reproduzierbar sind
MLOps-Spezialisierung: Coursera
Der MLOps Coursera-Kurs behandelt grundlegende Ideen für maschinelles Lernen und das praktische Wissen über zeitgenössische Softwareentwicklungs- und Engineering-Rollen, um Machine Learning Engineering für die Produktion zu erstellen.
Der Kurs deckt verschiedene Bereiche ab, darunter die Konzeption, Erstellung und Wartung integrierter Systeme, die ständig in der Produktion laufen. Der Kurs lehrt, wie Produktionssysteme sich ständig ändernde Daten verwalten müssen, ganz im Gegensatz zur typischen Modellierung maschinellen Lernens.
Was wirst du lernen?
- Erstellen eines vollständigen ML-Produktionssystems, einschließlich Projektplanung, Datenanforderungen, Modellierungstechniken und Bereitstellung
- Erstellen eines Basismodells, Beheben von Ideenabweichungen und Erstellen eines Prototyps für eine produktionsreife Anwendung für maschinelles Lernen
- Erlernen der Verwendung von TensorFlow Extended zur Durchführung von Engineering und Transformation
- Erlernen der Verwendung von Tools für Datenherkunfts- und Abstammungsmetadaten, Erstellen eines Datenlebenszyklus und Verwenden von Geschäftsdatenschemas zum Nachverfolgen der Datenentwicklung
MLOps-Zertifizierungsschulung: CloudxLab
CloudxLab bietet diesen MLOps-Zertifizierungsschulungskurs an. Im Allgemeinen bezieht es sich auf die Methoden, Fähigkeiten und das praktische Fachwissen, die erforderlich sind, um Ihre Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, sie zu implementieren und den Überblick zu behalten.
Nach dem Training unseres maschinellen Lernmodells besteht die nächste große Herausforderung darin, es in der Produktion bereitzustellen und zu skalieren, damit mehr Benutzer es verwenden können. Durch den experimentellen Lernprozess erlernen Sie den effizienten Umgang mit den Tools und Ansätzen.
Das Verständnis von maschinellem Lernen und fundierte Lernideen sind entscheidend, aber Sie müssen auch über solide Fachkenntnisse mit produktionstechnischen Fähigkeiten verfügen. Neben der Entwicklung von Erfahrungen mit DevOps-Technologien befasst sich dieser Kurs intensiv mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Methoden. Nach Abschluss des Kurses lernen die Studierenden:
- Erstellen Sie ein maschinelles Lernsystem von Anfang bis Ende.
- Erfahren Sie mehr über den Umfang des Projekts, Datenanforderungen, Modellierung und Bereitstellung
- Erstellen Sie Pipelines, um das Modelltrainingsverfahren zu verbessern
- Lernen Sie, Ihre geschäftlichen Schwierigkeiten mit mehreren maschinellen Lern- und Deep-Learning-Techniken zu bewältigen
- Verwendung von Spark MLlib zur Anpassung an verteiltes Modelltraining
- Nutzen Sie CI/CD-Pipelines, um Ihre Modelle für maschinelles Lernen in der realen Welt bereitzustellen
Zertifizierte MLOps-Kursschulung: 360 DigiTMG
Dieser MLOps-Kurs behandelt die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in großem Maßstab. Das Training resultiert aus unserer Unzufriedenheit bei der Arbeit an Beratungsprojekten und dem Versuch, Machine Learning-Projekte in realen Umgebungen umzusetzen.
ML-Ingenieure stehen bei der Arbeit an einem Projekt vor verschiedenen Herausforderungen, wie der „Operationalisierung“ und „Produktionalisierung“ des Codes. Für viele Ingenieure ist es eine ziemliche Herausforderung, ML-Modelle schnell und effektiv bereitzustellen, da es keine Plattform oder eine Reihe von Empfehlungen wie in anderen Softwareentwicklungsprojekten gibt.
In diesem Kurs lernen Sie:
- Die Nachfrage nach MLOps im Bereich Data Science
- Erfahren Sie mehr über Docker und die Vorteile der Containerisierung
- Erfahren Sie mehr über TensorFlow Extended (TFX) und seine vielen Teile
MLOps-Engineering auf AWS
Dieser MLOps-Kurs von AWS hilft Ihnen, Verfahren im DevOps-Stil zu lernen und anzuwenden, während Sie ML-Modelle mit Hilfe von MLOps Engineering on AWS trainieren und bereitstellen.
Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie in einem Team arbeiten und Tools, Automatisierung, Verfahren und Teamarbeit nutzen, um die Entwickler und Betriebsmitarbeiter, DevOps-Ingenieure und ML-Datenplattform-Ingenieure zu unterstützen, die für die Operationalisierung von ML-Modellen verantwortlich sind.
Sie erfahren, wie Sie nach Abschluss des Kurses einen MLOps-Aktionsplan für Ihr Unternehmen erstellen, damit Sie vom Lernen zum Handeln übergehen können.
Professionelles Zertifikat in MLOps mit AWS: EdX
Dieser EdX-Kurs ist eine weitere gute Option für ML-Enthusiasten. Im Kurs Machine Learning Operations with Amazon Web Services lernen Sie, Data Engineering- und Data Science-Fähigkeiten zu integrieren, um Modelle für maschinelles Lernen bereitzustellen.
Der größte Teil der Arbeit bei der Implementierung von KI-Modellen betrifft nicht die Modellentwicklung. Der Lehrplan führt Sie in die Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und die Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen ein, die aus Daten lernen und Vorhersagen erstellen können. Dieses Verfahren ist in der Regel automatisiert; Daher sind MLOps- und KI-Engineering-Expertise erforderlich.
Um mehr hinzuzufügen, hilft Ihnen der Kurs dabei, die Pipeline zu konstruieren, um mehrere Betriebspunkte zu überwachen, z. B. die eingehenden Daten und die Entscheidungsausgaben.
MLOps-Kurszertifizierung: igmGuru
Dieser MLOps-Kurs von igmGuru zielt darauf ab, die Teilnehmer darin zu unterweisen, Modelle für maschinelles Lernen für die Massenproduktion zu erstellen.
Einzelpersonen erhalten eine verbesserte Schulung im Umgang mit verschiedenen Werkzeugen und Produktionstechniken für maschinelles Lernen. Der Kurs bietet den erforderlichen Einblick in die MLOps-Grundlagen, die Sie benötigen, um fachliche Kompetenz zu entwickeln, die für eine erfolgreiche Karriere in der KI von entscheidender Bedeutung ist.
MLOps-Grundlagen: PluralSight
Dieser Kurs von PluralSight konzentriert sich auf die Vermittlung von fundiertem Wissen über Standardpraktiken des maschinellen Lernens für die Bereitstellung, Bewertung, Überwachung und den Betrieb von ML-integrierten Systemen.
Während des Kurses werden den Studenten verschiedene Tools für maschinelles Lernen vorgestellt. Neben dem Verständnis der Verwendung dieser Tools lernen die Teilnehmer auch Standardansätze zur Verwendung dieser Tools kennen. Der Kurs hilft Fachleuten, ein ML-System in einen Geschäftsprozess zu integrieren.
Nichtsdestotrotz werden die Auszubildenden weiter lernen, das ML-System zu testen und zu überwachen, um seine Leistung zu verbessern und technische Störungen zu beseitigen. PluralSight bietet eine kostenlose Testversion dieses Online-Kurses an. Wenn Ihnen die kostenlose Version gefällt und Sie mit dem Kurs fortfahren möchten, kaufen Sie die Premium-Version. Die kostenlose Testversion gilt für zehn Tage und umfasst nur den Einführungsteil des Kurses.
Fazit
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Spitzentechnologie, die Maschinen intelligenter macht und Entscheidungen selbst trägt. In der Vergangenheit arbeiteten Maschinen nach menschlichen Eingaben. Ein ML-integriertes System kann jedoch ohne menschliches Eingreifen unabhängig arbeiten und verbessert seine Leistung im Laufe der Zeit durch die Analyse von Daten und das Lernen.
Wenn Sie also in den Bereich Data Science einsteigen möchten, ist das Erlernen von ML Operations (MLOps) unerlässlich. Durch einen MLOps-Kurs können Sie die Grundlagen von ML-Operationen erlernen und Ihre Zweifel und Missverständnisse ausräumen. Es wird Ihnen auch helfen, Ihren Traumjob zu finden und anständig zu verdienen.
Wählen Sie also einen guten MLOps-Kurs aus der obigen Liste aus, melden Sie sich an und beginnen Sie mit dem Lernen.