Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Français
Key Takeaways
Deploys, evaluates, monitors, and exploits ML systems in production using MLOps tools and best practices on Google Cloud
Original Description
Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
Watch on External: Coursera ↗
(saves to browser)
Sign in to unlock AI tutor explanation · ⚡30
More on: Model Deployment
View skill →Related Reads
📰
📰
📰
📰
ChronoCast : The Time Series project
Medium · Machine Learning
Gate on what the model can't author (my comment section redesigned my trust model)
Dev.to AI
Your gradient dies on the way to layer 1 (and how to save it)
Dev.to · Devanshu Biswas
AdaBoost from Scratch: How a Pile of Dumb Rules Becomes a Smart Classifier
Dev.to · Devanshu Biswas
🎓
Tutor Explanation
DeepCamp AI