Naučte se MLOps s těmito 10 kurzy

MLOps vznikl na pomezí DevOps, datového inženýrství a strojového učení.

Systémy strojového učení (ML) jsou experimentální povahy, skládají se z většího množství komponent a jejich tvorba i správa jsou komplexnější.

Pokud jste se již zabývali strojovým učením nebo hlubokým učením, pravděpodobně jste se setkali s pojmem MLOps.

Podobně jako DevOps, i Machine Learning Operations (MLOps) představuje další významný krok, který moderní společnosti podnikají.

Ačkoliv sdílí podobný základní koncept s DevOps, jeho implementace probíhá odlišným způsobem.

Předpokládá se, že MLOps zaznamená mohutný růst a do konce roku 2025 dosáhne hodnoty 4 miliard dolarů.

S rostoucí poptávkou po MLOps se stále více aspirujících jedinců zajímá o kurzy MLOps, aby získali lepší vhled do těchto operací.

Pokud se mezi ně řadíte i vy, pojďme si objasnit, co MLOps vlastně je, a poté se podíváme na přehled 9 nejlepších kurzů MLOps, které vám pomohou se v této oblasti zdokonalit.

Co je to MLOps?

MLOps funguje jako platforma, která umožňuje datovým vědcům a provozním odborníkům spolupracovat a komunikovat prostřednictvím souboru metod a technik.

Implementaci modelů strojového učení a hlubokého učení v rozsáhlých produkčních prostředích lze automatizovat, čímž se zvýší kvalita a zefektivní proces správy. MLOps navíc usnadňuje sladění modelů s obchodními cíli a regulatorními požadavky.

Díky MLOps můžete plynule uvolňovat vysoce výkonné ML aplikace do produkčního prostředí ve velkém měřítku. Pro ML je nezbytné vytvořit nový životní cyklus, který doplní stávající procesy SDLC a CI/CD, což vede k efektivnějším pracovním tokům a lepším výsledkům.

Různé fáze MLOps zahrnují:

Analýzu dat
Transformaci a přípravu dat
Trénink a vývoj modelů
Validaci modelu

Pro zlepšení v oblasti MLOps je zapotřebí komplexní znalosti, které můžete získat prostřednictvím specializovaného kurzu MLOps.

Proč zvážit specializační kurz MLOps?

Vzhledem k tomu, že data jsou základním kamenem všech aplikací, strojové učení se liší od tradičního softwaru. Návrh kódu se zaměřuje spíše na datový servis než na funkčnost aplikace. Navíc ML je dynamický systém s otevřenou smyčkou.

Úloha se nespustí, dokud nejsou modely uvedeny do provozu. Kromě toho je nutné produkční modely sledovat, přeškolovat a znovu nasazovat v reakci na změny v datech, aby byl zachován jejich optimální výkon. Implementace strojového učení vyžaduje dovednosti zejména v technických oblastech, jako je softwarové inženýrství a DevOps.

V typickém kurzu MLOps jsou základní principy strojového učení spojeny s praktickými poznatky z oblasti současného vývoje softwaru a inženýrských rolí s cílem vytvořit strojové učení pro produkční účely.

Seznámíte se s potenciálem, nástrahami a dopady strojového učení v různých oblastech vývoje a výroby. Po dokončení kurzu budete schopni vytvářet špičková řešení umělé inteligence (AI) a řešit reálné problémy. Mimo to budete připraveni:

Vytvořit kompletní produkční systém ML, včetně plánování projektu, požadavků na data, technik modelování a implementace.
Vytvořit základní model, řešit problémy spojené s posunem konceptu a vytvořit prototyp.
Naučit se navrhovat datové kanály získáváním, čištěním a ověřováním datových sad.
Využít TensorFlow Extended k provádění návrhu funkcí, transformací a selekce.
Používat nástroje pro sledování původu dat a metadat, vytvářet životní cyklus dat a využívat schémata podnikových dat k monitorování vývoje dat.

Studenti, kteří absolvují online kurz MLOps, mohou také využít MLOps ZoomCamp, kde mají možnost vyřešit různé problémy v různých scénářích. To zahrnuje zavedení, nasazení, metodiky, projekty atd.

Význam MLOps v kariérních vyhlídkách

V oblasti datové vědy existuje značná konkurence, a každý rok si tento obor volí tisíce studentů, protože nabízí atraktivní pracovní příležitosti.

Přestože MLOps je méně známý než datová věda, výše platů je srovnatelná. Datový vědec v USA má průměrný základní plat 119 000 USD, zatímco inženýři MLOps obvykle vydělávají kolem 90 529 USD.

MLOps může pomáhat organizacím všech velikostí při vytváření efektivních plánů, řízení a zajištění úspěchu v budoucnu. V důsledku toho se význam této techniky zvyšuje, protože data a technologie neustále překračují nové hranice.

Jako inženýr MLOps budete pracovat na různých úkolech, jako je nasazování modelů strojového učení a zajištění jejich plynulého provozu v produkčním prostředí. Abyste mohli model efektivně používat, je třeba mít hluboké porozumění algoritmům strojového učení, které jsou jeho základem.

Jak funguje specializační kurz MLOps?

Specializační kurzy MLOps mohou studentům pomoci získat praktické i teoretické dovednosti. Zde je postup, jak absolvování takového kurzu funguje.

Registrace

Můžete se přímo přihlásit do online specializačního kurzu MLOps, jakmile si vyberete kurz, který považujete za pro vás vhodný. Po zapsání do kurzu se stáváte jeho registrovaným členem.

Výhodou je, že můžete dokončit pouze jeden kurz, dočasně přerušit studium nebo zrušit předplatné. K dispozici budete mít také řídicí panel pro přehled a sledování všech vašich zápisů do kurzů a vašeho postupu.

Realizace praktického projektu

Součástí každé specializace je praktický projekt, který musíte dokončit, abyste získali specializační certifikát MLOps. Před zahájením projektu však musíte absolvovat všechny ostatní kurzy, abyste získali potřebné znalosti pro jeho realizaci.

Získání certifikátu

Po absolvování kurzu můžete získat certifikát, který můžete předložit potenciálním zaměstnavatelům a získat tak svou vysněnou práci.

Nyní se podívejme na některé z nejlepších kurzů MLOps, které můžete absolvovat.

Základy MLOps: CI/CD/CT potrubí ML: Udemy

Tento kurz od Udemy vás naučí základy MLOps a vysvětlí, jak MLOps řeší problémy tradičního ML, a zároveň zvyšuje přizpůsobivost a automatizaci procesů ML.

Kurz zahrnuje:

Standardy a hodnoty, na kterých MLOps staví
Potrubí pro kontinuální doručování, kontinuální trénink a kontinuální integraci v MLOps
Úrovně vyspělosti MLOps
Srovnání platforem MLOps a souvisejícího nástrojového vybavení

Tento kurz od Udemy je určen pro datové vědce, inženýry ML, inženýry DevOps a další odborníky, kteří se chtějí seznámit s tímto konceptem.

Nasazení modelů strojového učení: Udemy

Tento kurz nasazení strojového učení od Udemy vás naučí, jak převést vaše modely strojového učení z fáze výzkumu na plně integrované řešení. Kurz vám také objasní nasazení modelu a jeho přínos pro vaši kariéru.

Prostřednictvím interaktivních videolekcí se naučíte každou fázi tvorby modelu ve výzkumném prostředí, jak převést notebooky Jupyter do produkčního kódu, jak kód balit, publikovat jej do API a přidat kontinuální doručování.

Lektor se zaměří na koncept reprodukovatelnosti, jeho význam a jak využít verzování, úložiště kódu a Docker k maximalizaci reprodukovatelnosti během nasazování. Dále se seznámíte s procesem nasazení modelu strojového učení z notebooku Jupyter do cloudových platforem a infrastruktury s ohledem na CI/CD.

Tento kurz je vhodný pro:

Datové vědce, kteří chtějí nasadit svůj první model strojového učení.
Datové vědce, kteří si chtějí prohloubit své dovednosti v nasazování modelů.
Jedince pracující ve vývoji softwaru, kteří chtějí přejít na strojové učení.

Základy MLOps: Coursera

Tento kurz od Coursera představuje nástroje MLOps používané pro instalaci, hodnocení, provoz a sledování produkčních systémů ML na Google Cloud.

Dále se kurz zaměřuje na nasazování, testování, monitorování a automatizaci systémů ML. Profesionálové v oblasti ML mohou využívat nástroje pro vyhodnocování modelů a jejich průběžný vývoj. Spolupracují s datovými vědci, kteří mohou vytvářet modely umožňující rychlé nasazení nejvýkonnějších řešení.

Co se naučíte?

Implementovat základní technologie pro efektivní MLOps.
Při práci se systémy ML aplikovat nejúčinnější postupy CI/CD.
Konfigurovat a nastavovat prostředí Google Cloud pro spolehlivé a efektivní ML.
Implementovat pracovní postupy pro trénink a odvozování, které jsou spolehlivé a reprodukovatelné.

Specializace MLOps: Coursera

Kurz MLOps od Coursera zahrnuje základní principy strojového učení a praktické poznatky z oblasti současného vývoje softwaru a inženýrských rolí s cílem vytvořit strojové učení pro produkční účely.

Kurz se zaměřuje na různé aspekty, včetně konceptualizace, tvorby a údržby integrovaných systémů, které nepřetržitě fungují v produkčním prostředí. Kurz vás naučí, jak musí produkční systémy zvládat neustále se měnící data, a to v kontextu typického modelování strojového učení.

Co se naučíte?

Vytvořit kompletní produkční systém ML, včetně plánování projektu, požadavků na data, modelovacích technik a implementace.
Vytvořit základní model, řešit problémy s posunem konceptu a vytvořit prototyp pro produkční aplikaci strojového učení.
Naučit se používat TensorFlow Extended k provádění inženýrství a transformace.
Naučit se používat nástroje pro sledování původu dat a metadat, vytvářet životní cyklus dat a používat schémata podnikových dat k monitorování vývoje dat.

Certifikační školení MLOps: CloudxLab

CloudxLab nabízí certifikační kurz MLOps, který pokrývá metody, dovednosti a zkušenosti z reálného světa, které jsou potřebné pro vývoj, implementaci a sledování vašich modelů strojového učení.

Po trénování modelu strojového učení je dalším velkým problémem jeho nasazení a škálování v produkčním prostředí tak, aby jej mohlo využívat více uživatelů. Naučíte se efektivně používat nástroje a přístupy prostřednictvím experimentálního procesu učení.

Kromě porozumění strojovému učení a konceptům hlubokého učení je nezbytné mít i solidní odborné znalosti s dovednostmi produkčního inženýrství. Tento kurz se kromě rozvíjení zkušeností s technologiemi DevOps hluboce ponoří do strojového učení a metod hlubokého učení. Po absolvování kurzu se studenti naučí:

Vytvořit systém strojového učení od začátku do konce.
Seznámit se s rozsahem projektu, požadavky na data, modelování a implementací.
Vytvářet kanály pro zlepšení postupu trénování modelu.
Naučit se řešit obchodní problémy pomocí několika technik strojového a hlubokého učení.
Používat Spark MLlib pro trénování distribuovaných modelů.
Využít CI/CD kanály k nasazení modelů strojového učení v reálném prostředí.

Certifikovaný výcvik kurzu MLOps: 360 DigiTMG

Tento kurz MLOps se zaměřuje na nasazování modelů strojového učení ve velkém měřítku. Školení vzniklo na základě zkušeností s implementací projektů strojového učení v reálném prostředí a při práci na konzultačních projektech.

Inženýři ML čelí při práci na projektu různým výzvám, jako je "operace" a "produkční nasazení" kódu. Mnoho inženýrů má problémy s rychlým a efektivním nasazením modelů ML, protože neexistuje standardní platforma ani soubor doporučení, které existují v jiných projektech softwarového inženýrství.

V tomto kurzu se naučíte:

Poptávku po MLO v oblasti datové vědy.
Principy Dockeru a výhody kontejnerizace.
Principy TensorFlow Extended (TFX) a jeho mnoha součástí.

MLOps Engineering na AWS

Tento kurz MLOps od AWS vám pomůže naučit se a používat postupy ve stylu DevOps při trénování a nasazování modelů ML s pomocí MLOps Engineering na AWS.

Dále se naučíte, jak pracovat v týmu a používat nástroje, automatizaci, procesy a týmovou práci pro podporu vývojářů, provozních pracovníků, inženýrů DevOps a inženýrů datových platforem ML, kteří jsou zodpovědní za provozování modelů ML.

Po dokončení kurzu zjistíte, jak vytvořit akční plán MLOps pro vaši firmu, abyste mohli přejít od studie k reálnému nasazení.

Profesionální certifikát v MLOps s AWS: EdX

Tento kurz EdX je další dobrou volbou pro nadšence ML. Prostřednictvím kurzu Operace strojového učení s webovými službami Amazon se naučíte integrovat datové inženýrství a datovou vědu za účelem nasazení modelů strojového učení.

Většina práce při implementaci modelů umělé inteligence nezahrnuje vývoj modelů. Učební plán vás seznámí se spoluprací s datovými vědci a implementací modelů strojového učení, které se mohou učit z dat a vytvářet předpovědi. Tento postup je obecně automatizovaný; proto jsou vyžadovány technické znalosti MLOps a AI.

Mimo to vám kurz pomůže naučit se, jak vytvořit kanály pro sledování několika provozních bodů, jako jsou vstupní data a výstupy rozhodnutí.

Certifikace kurzu MLOps: igmGuru

Cílem tohoto kurzu MLOps od igmGuru je naučit účastníky vytvářet modely strojového učení pro hromadnou produkci.

Jednotlivci získají lepší dovednosti v používání různých nástrojů a výrobních technik pro strojové učení. Kurz vám poskytne potřebné základy MLOps, které jsou nezbytné pro rozvoj odborných kompetencí, což je klíčové pro úspěšnou kariéru v oblasti AI.

Základy MLOps: PluralSight

Tento kurz od PluralSight se zaměřuje na poskytování hlubokých znalostí standardních postupů strojového učení pro nasazení, hodnocení, sledování a provoz systémů integrovaných do ML.

V průběhu kurzu se studenti seznámí s různými provozními nástroji strojového učení. Kromě pochopení používání těchto nástrojů se účastníci naučí i standardní přístupy k jejich používání. Kurz pomůže profesionálům integrovat systém ML s obchodními procesy.

Účastníci se dále naučí testovat a monitorovat systém ML, aby se zlepšil jeho výkon a odstranily se technické závady. PluralSight nabízí bezplatnou zkušební verzi tohoto online kurzu. Pokud se vám bezplatná verze líbí a chcete v kurzu pokračovat, zakupte si prémiovou verzi. Bezplatná zkušební verze trvá deset dní a zahrnuje pouze úvodní část kurzu.

Závěr

Strojové učení (ML) je špičková technologie, která umožňuje strojům být inteligentnější a nezávisle se rozhodovat. Dříve stroje fungovaly na základě lidských vstupů. Systém integrovaný do ML však může fungovat nezávisle bez lidského zásahu a neustále zlepšuje svůj výkon pomocí analýzy dat a učení.

Pokud se tedy chcete uplatnit v oblasti datové vědy, je zásadní naučit se ML Operations (MLOps). Prostřednictvím kurzu MLOps se můžete naučit základy ML operací a vyřešit veškeré pochybnosti. Pomůže vám to také získat vysněnou práci s odpovídajícím platem.

Vyberte si tedy z výše uvedeného seznamu vhodný kurz MLOps, zapište se a začněte se učit.