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。
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版
Instructor: Google Cloud Training
Access provided by New York State Department of Labor
Gain insight into a topic and learn the fundamentals.
Intermediate level
Recommended experience
3 hours to complete
3 weeks at 1 hour a week
Flexible schedule
Learn at your own pace
What you'll learn
効果的な MLOps を支えるために必要なコア テクノロジーを理解して活用する。
ML システムの観点から最善の CI / CD 手法を導入する。
信頼性と実効性の高い MLOps 環境の実現に向けて Google Cloud アーキテクチャを構成してプロビジョニングする。
信頼性と再現性に優れたトレーニングと推論ワークフローを実装する。
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Assessments
2 assignments
Taught in Japanese
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
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There are 4 modules in this course
このモジュールでは、コースの概要を説明します
What's included
1 video
ML 担当者の課題 ML における DevOps のコンセプト ML のライフサイクルの 3 つのフェーズ ML プロセスの自動化
What's included
5 videos1 reading1 assignment
Vertex AI の概要と、統合プラットフォームが重要な理由 Vertex AI での MLOps の概要 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 2
What's included
6 videos1 reading1 assignment1 app item
まとめ
What's included
1 video1 reading
Instructor
Offered by
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Felipe M.
Learner since 2018
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