Dozentengeführte MLflow Präsenzschulungen in Österreich.
MLflow Kurspläne
Name des Kurses
Dauer
Überblick
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Dauer
Überblick
21 Stunden
MLflow ist eine Open-Source-Plattform für die Stärkung und Verwaltung des Lebenszyklus des Maschinenlehrens. Es unterstützt jede ML (Machine Learning) Bibliothek, Algorithmus, Ausführungs-Tool oder Sprache. Fügen Sie einfach MLflow an Ihren bestehenden ML-Code hinzu, um den Code über jede ML-Bibliothek zu teilen, die innerhalb Ihrer Organisation verwendet wird.
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die ML-Modelle hinausgehen und den ML-Modell-Kreation, Tracking und Implementierungsprozess optimieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren MLflow und damit verbundene ML-Bibliotheken und Frameworks. Bewertung der Bedeutung der Rückverfolgbarkeit, Reproduktion und Implementierbarkeit eines ML-Modells Entwickeln Sie ML-Modelle auf verschiedene öffentliche Clouds, Plattformen oder On-Premise-Server. Skalieren Sie den ML-Entfernungsprozess, um mehrere Benutzer mit einem Projekt zusammenzuarbeiten. Einrichtung eines zentralen Registers, um mit ML-Modellen zu experimentieren, zu reproduzieren und zu implementieren.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die ML-Modelle hinausgehen und den ML-Modell-Kreation, Tracking und Implementierungsprozess optimieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren MLflow und damit verbundene ML-Bibliotheken und Frameworks. Bewertung der Bedeutung der Rückverfolgbarkeit, Reproduktion und Implementierbarkeit eines ML-Modells Entwickeln Sie ML-Modelle auf verschiedene öffentliche Clouds, Plattformen oder On-Premise-Server. Skalieren Sie den ML-Entfernungsprozess, um mehrere Benutzer mit einem Projekt zusammenzuarbeiten. Einrichtung eines zentralen Registers, um mit ML-Modellen zu experimentieren, zu reproduzieren und zu implementieren.
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Last Updated:
Zukünftige MLflow Kurse
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2022-07-27 09:30
21 hours
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2022-07-27 09:30
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