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Schulungsübersicht
Einführung
MLOps Überblick
- Was bedeutet MLOps?
- MLOps in der Azure Machine Learning Architektur
Vorbereiten der MLOps Umgebung
- Azure einrichten Machine Learning
Reproduzierbarkeit der Modelle
- Arbeiten mit Azure Machine Learning-Pipelines
- Überbrückung von Machine Learning-Prozessen mit Pipelines
Container und Bereitstellung
- Verpackung von Modellen in Container
- Bereitstellung von Containern
- Validierung von Modellen
Automatisierung von Vorgängen
- Automatisierung von Vorgängen mit Azure Machine Learning und GitHub
- Umlernen und Testen von Modellen
- Ausrollen neuer Modelle
GoVernance und Kontrolle
- Erstellung eines Prüfpfads
- Verwaltung und Überwachung von Modellen
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Erfahrungen mit Azure Machine Learning
Publikum
- Datenwissenschaftler
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
sehr freundlich und hilfsbereit
Aktar Hossain - Unit4
Kurs - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Maschinelle Übersetzung