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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版 · LearnSpace
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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版

Курс от Google Cloud
Средний≈ 3.9 чЯпонский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。

Навыки, которые вы освоите

MLOps (Machine Learning Operations)Continuous MonitoringModel DeploymentDevOpsDevops ToolsAutomationModel EvaluationAI WorkflowsModel TrainingCloud DeploymentGoogle Cloud Platform

Программа курса

4 модулей · 19 учебных материалов

01機械学習オペレーション(MLOps)へようこそ: スタートガイド1 материалов

コースへようこそ

コースの概要Видео
02ML オペレーションの採用7 материалов

本コースについて

MLOps の概要 - MLOps を採用する理由と時期Видео

ML(機械学習)担当者の課題

ML(機械学習)担当者の課題Видео

ML における DevOps のコンセプト

ML における DevOps のコンセプトВидео

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Преподаватель курса

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版
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Обучение на Coursera

≈ 3.9 ч

4 модулей

Язык: Японский

Часть программы вашего университета

ML のライフサイクル

ML のライフサイクルВидео

ML プロセスの自動化

ML プロセスの自動化Видео

理解度チェック

理解度チェック: MLOps を使用する理由と条件Задание

リーディング リスト

リーディング リストЧтение
03Vertex AI と、Vertex AI での MLOps9 материалов

Vertex AI の概要と、統合プラットフォームが重要な理由

Vertex AI の概要と、統合プラットフォームが重要な理由Видео

Vertex AI での MLOps の概要

Vertex AI での MLOps の概要Видео

Vertex AI による MLOps ワークフローの支援、パート 1

Vertex AI による MLOps ワークフローの支援、パート 1Видео

Vertex AI による MLOps ワークフローの支援、パート 2

Vertex AI による MLOps ワークフローの支援、パート 2Видео

リーディング リスト

リーディング リストЧтение

理解度チェック

理解度チェックЗаданиеCoursera: Google Cloud Platform と Qwiklabs を使用するВидео

ラボの概要 Vertex AI: Qwik Start

ラボの概要 Vertex AI: Qwik StartВидео

ラボ: Vertex AI での TensorFlow モデルのトレーニングとデプロイ

ラボ: Vertex AI での TensorFlow モデルのトレーニングとデプロイВнешний инструмент
04まとめ2 материалов

まとめ

まとめВидеоすべての参考資料Чтение