MLOps è nato all’incrocio tra DevOps, Data Engineering e Machine Learning.
I sistemi ML sono sperimentali, hanno un numero più significativo di componenti e sono più difficili da costruire e mantenere.
Se ti sei occupato di machine learning o deep learning, potresti aver incontrato MLOps.
Come DevOps, Machine Learning Operations (MLOps) è la prossima mossa significativa che le aziende moderne stanno prendendo.
Sebbene condivida un concetto simile con DevOps, è implementato in modo diverso.
Si prevede che MLOps crescerà enormemente e raggiungerà i 4 miliardi di dollari entro la fine del 2025.
Con la crescente domanda di MLOps, sempre più aspiranti non vedono l’ora di frequentare i corsi MLOps per avere una visione migliore di queste operazioni.
Quindi, se sei uno di loro, capiamo cos’è MLOps e quindi entriamo nell’elenco dei 9 migliori corsi MLOps per aiutarti a impararlo e padroneggiarlo.
Sommario:
Che cos’è MLOps?
MLOps funge da mezzo in cui data scientist e specialisti operativi possono lavorare insieme e comunicare utilizzando una serie di tecniche.
L’implementazione di modelli di machine learning e deep learning in ambienti di produzione espansivi può essere automatizzata per migliorare la qualità e semplificare il processo di gestione. Inoltre, MLOps semplifica l’allineamento dei modelli alle esigenze aziendali e agli standard normativi.
Puoi persino rilasciare app ML ad alte prestazioni continuamente in produzione su larga scala, grazie a MLOps. Esistono requisiti specifici affinché il ML crei un nuovo ciclo di vita insieme agli attuali processi SDLC e CI/CD, il che si traduce in un flusso di lavoro più efficace e risultati migliori.
Le diverse fasi di MLOp sono:
- Analisi dei dati
- Trasformazione/preparazione dei dati
- Formazione e sviluppo del modello
- Convalida del modello
Per migliorare in MLOps, hai bisogno di una conoscenza completa, che diventa più accessibile con l’aiuto di un corso di specializzazione MLOps.
Perché considerare un corso di specializzazione MLOps?
Poiché i dati sono alla base di tutti i programmi, l’apprendimento automatico è diverso dal software tradizionale. La manutenzione dei dati, piuttosto che la funzionalità dell’applicazione, è il fulcro della progettazione del codice. Inoltre, ML è un sistema dinamico ad anello aperto.
L’attività non inizia finché i modelli non vengono utilizzati. Inoltre, i modelli di produzione devono essere tracciati, riqualificati e ridistribuiti in risposta all’alterazione dei segnali di dati per mantenere prestazioni ottimali. L’implementazione dell’apprendimento automatico richiede competenze più frequentemente in domini tecnici come l’ingegneria del software e DevOps.
In un tipico corso MLOps, le idee fondamentali dell’apprendimento automatico sono combinate con la conoscenza pratica dello sviluppo software contemporaneo e dei ruoli ingegneristici per creare l’ingegneria dell’apprendimento automatico per la produzione.
Imparerai il potenziale, le difficoltà e gli effetti dell’ingegneria dell’apprendimento automatico in diverse aree di sviluppo e produzione. Al termine del corso, sarai in grado di creare soluzioni di intelligenza artificiale all’avanguardia e affrontare problemi del mondo reale. Oltre a questo, sarai preparato a:
- Crea un sistema di produzione ML completo, inclusi pianificazione del progetto, requisiti dei dati, tecniche di modellazione e distribuzione
- Crea un modello di base, risolvi la deriva dell’idea e costruisci un prototipo.
- Impara a progettare pipeline di dati acquisendo, cancellando e convalidando i set di dati
- Utilizza TensorFlow Extended per eseguire l’ingegneria, la trasformazione e la selezione delle funzionalità
- Utilizza strumenti per la provenienza dei dati e i metadati di derivazione, crea un ciclo di vita dei dati e utilizza schemi di dati aziendali per tenere traccia dell’evoluzione dei dati
Gli studenti che seguono un corso MLOps online possono anche ottenere MLOps ZoomCamp, in cui possono completare soluzioni in diversi file. Copre l’introduzione, la distribuzione, le pratiche, i progetti, ecc.
Importanza degli MLOp nelle prospettive di carriera
C’è una massiccia competizione nella scienza dei dati e ogni anno centinaia e migliaia di studenti scelgono questo campo in quanto offre un’eccellente opportunità di lavoro.
Sebbene MLOps sia meno noto della scienza dei dati, la scala retributiva è comparabile. Un data scientist negli Stati Uniti ha uno stipendio base medio di $ 119.000, mentre gli ingegneri MLOps guadagnano in genere circa $ 90.529.
MLOps può supportare organizzazioni di tutte le forme e dimensioni nello sviluppo di piani efficaci, nella gestione e nel successo in futuro. Di conseguenza, l’importanza di questa tecnica sta aumentando poiché i dati e la tecnologia continuano a superare nuove vette.
Pertanto, come ingegnere MLOps, sarai esposto a diverse attività, come l’installazione di modelli di apprendimento automatico e la garanzia che siano operativi in produzione. Per mettere in uso il modello, devi essere in grado di comprendere l’algoritmo di apprendimento automatico che ne è alla base.
Come funziona un corso di specializzazione MLOps?
I corsi di specializzazione MLOps possono aiutare gli studenti ad acquisire competenze sia pratiche che teoriche. Ecco come funziona l’iscrizione a un corso.
Iscriversi
Puoi iscriverti direttamente a un corso di specializzazione MLOps online dopo aver scelto il corso che ritieni giusto per te. Una volta che ti iscrivi a un corso, sei un membro registrato.
La parte migliore è che puoi finire un solo corso, interrompere definitivamente gli studi o annullare l’abbonamento. Ti verrà inoltre fornita una dashboard per visualizzare e tenere traccia di tutte le tue iscrizioni a corsi e avanzamenti.
Fai un progetto pratico
Ogni specializzazione è accompagnata da un progetto pratico che devi realizzare per completare il corso di specializzazione MLOps e ricevere il tuo certificato autentico. Tuttavia, prima di iniziare il corso pratico sul progetto, devi completare tutti gli altri corsi per avere le conoscenze che puoi applicare al progetto.
Ottieni il certificato
Al termine del corso, puoi ottenere un certificato dal corso fornito, che puoi mostrare a potenziali datori di lavoro e ottenere il lavoro dei tuoi sogni.
Ora, diamo un’occhiata ad alcuni dei migliori corsi MLOps che puoi seguire.
Fondamenti di MLOps: CI/CD/CT Pipelines di ML: Udemy
Questo corso Udemy ti insegnerà i fondamenti di MLOps e coprirà come MLOps sta risolvendo i problemi del ML tradizionale migliorando al contempo l’adattabilità e l’automazione del processo ML.
Copre:
- Gli standard e i valori su cui si basa MLOps
- Pipeline per la consegna continua, la formazione continua e l’integrazione continua in MLOps
- Il corso MLOps ha una gamma di livelli di maturità
- Confronti tra le piattaforme MLOps e lo stack di strumenti
Questo corso di Udemy è rivolto a data scientist, ingegneri ML, ingegneri DevOps e altri professionisti che desiderano apprendere il concetto.
Distribuzione di modelli di machine learning: Udemy
Questo corso di distribuzione di machine learning di Udemy ti insegna come trasferire i tuoi modelli di machine learning dalla fase di ricerca a una soluzione completamente integrata. Inoltre, il corso spiegherà l’implementazione del modello e come è utile per la tua carriera.
Imparerai ogni fase della creazione di un modello nell’ambiente di ricerca, come trasformare i notebook Jupyter in codice di produzione, pacchetti di codice, pubblicarlo in un’API e aggiungere la consegna continua utilizzando video lezioni divertenti.
Il formatore parlerà dell’idea di riproducibilità, della sua importanza e di come utilizzare il controllo delle versioni, i repository di codice e Docker per massimizzare la riproducibilità durante la distribuzione. Inoltre, imparerai il processo di distribuzione di un modello di machine learning da un notebook Jupyter alle piattaforme e all’infrastruttura cloud tenendo conto di CI/CD.
Questo corso è per:
- Data scientist che vogliono utilizzare il loro primo modello di machine learning
- Data scientist che desiderano diventare più esperti nella distribuzione dei modelli.
- Persone che lavorano nello sviluppo di software ma vogliono passare all’apprendimento automatico
Fondamenti di MLOps: Coursera
Questo corso di Coursera imparerà gli strumenti MLOps utilizzati per l’installazione, la valutazione, il funzionamento e il monitoraggio dei sistemi ML di produzione su Google Cloud in questo corso.
Inoltre, implica l’implementazione, il test, il monitoraggio e l’automazione dei sistemi ML. I professionisti del machine learning possono utilizzare strumenti per la valutazione del modello e lo sviluppo continuo. Collaborano con data scientist che possono creare modelli per fornire velocità nell’implementazione dei modelli con le migliori prestazioni.
Cosa imparerai?
- Implementazione delle tecnologie essenziali per MLOp efficaci
- Adottare le procedure CI/CD più efficaci quando si ha a che fare con i sistemi ML
- Configura e configura gli ambienti Google Cloud per MLOp affidabili ed efficienti
- Implementare flussi di lavoro per la formazione e l’inferenza che siano affidabili e riproducibili
Specializzazione MLOps: Coursera
Il corso MLOps Coursera copre le idee fondamentali dell’apprendimento automatico e la conoscenza pratica dello sviluppo di software contemporaneo e dei ruoli ingegneristici per creare l’ingegneria dell’apprendimento automatico per la produzione.
Il corso copre diverse aree, inclusa la concettualizzazione, la creazione e il mantenimento di sistemi integrati costantemente in esecuzione in produzione. Il corso insegna come i sistemi di produzione devono gestire dati in continua evoluzione, in linea con la tipica modellazione di machine learning.
Cosa imparerai?
- Creazione di un sistema di produzione ML completo, inclusi pianificazione del progetto, requisiti dei dati, tecniche di modellazione e distribuzione
- Creazione di un modello di base, risoluzione della deriva dell’idea e costruzione di un prototipo per un’applicazione di machine learning prodotta
- Imparare a utilizzare TensorFlow Extended per eseguire l’ingegneria e la trasformazione
- Imparare a utilizzare gli strumenti per la provenienza dei dati e i metadati di derivazione, creare un ciclo di vita dei dati e utilizzare schemi di dati aziendali per tenere traccia dell’evoluzione dei dati
Formazione per la certificazione MLOps: CloudxLab
CloudxLab offre questo corso di formazione per la certificazione MLOps. In genere, si riferisce ai metodi, alle competenze e alle competenze del mondo reale necessarie per sviluppare i modelli di apprendimento automatico, implementarli e tenerne traccia.
Dopo aver addestrato il nostro modello di machine learning, la prossima grande sfida è distribuirlo e ridimensionarlo in produzione in modo che più utenti possano usarlo. Imparerai come utilizzare gli strumenti e gli approcci in modo efficiente attraverso il processo di apprendimento sperimentale.
Comprendere l’apprendimento automatico e le idee di apprendimento profondo sono fondamentali, ma devi anche avere una solida esperienza con abilità di ingegneria della produzione. Oltre a sviluppare esperienza nelle tecnologie DevOps, questo corso approfondisce i metodi di machine learning e deep learning. Al termine del corso, gli studenti impareranno a:
- Crea un sistema di apprendimento automatico dall’inizio alla fine.
- Scopri l’ambito del progetto, i requisiti dei dati, la modellazione e la distribuzione
- Creare pipeline per migliorare la procedura di addestramento del modello
- Impara ad affrontare le difficoltà della tua azienda con molteplici tecniche di machine learning e deep learning
- Utilizzo di Spark MLlib per adattarsi all’addestramento del modello distribuito
- Utilizza le pipeline CI/CD per distribuire i tuoi modelli di machine learning nel mondo reale
Corso di formazione certificato MLOps: 360 DigiTMG
Questo corso MLOps copre la distribuzione di modelli di machine learning su larga scala. La formazione è il risultato della nostra insoddisfazione mentre si lavora su progetti di consulenza e si tenta di implementare progetti di Machine Learning in contesti del mondo reale.
Gli ingegneri ML affrontano diverse sfide mentre lavorano su un progetto, come “operazionalizzare” e “produrre” il codice. Per molti ingegneri, è piuttosto impegnativo distribuire modelli ML in modo rapido ed efficace perché non esiste una piattaforma o un insieme di consigli come in altri progetti di ingegneria del software.
Questo corso ti insegnerà:
- La domanda di MLOp nel campo della scienza dei dati
- Scopri Docker e i vantaggi della containerizzazione
- Ulteriori informazioni su TensorFlow Extended (TFX) e le sue numerose parti
MLOps Engineering su AWS
Questo corso MLOps di AWS ti aiuterà ad apprendere e applicare procedure in stile DevOps durante la formazione e la distribuzione di modelli ML con l’aiuto di MLOps Engineering su AWS.
Inoltre, imparerai come operare in un team e sfruttare strumenti, automazione, procedure e lavoro di squadra per supportare gli sviluppatori e il personale operativo, gli ingegneri DevOps e gli ingegneri della piattaforma dati ML responsabili dell’operatività dei modelli ML.
Scoprirai come creare un piano d’azione MLOps per la tua attività una volta terminato il corso in modo da poter passare dallo studio all’attività.
Certificato professionale in MLOps con AWS: EdX
Questo EdX Cource è un’altra buona opzione per gli appassionati di ML. Imparerai a integrare le capacità di ingegneria dei dati e scienza dei dati per distribuire modelli di machine learning attraverso il corso Machine Learning Operations con Amazon Web Services.
La maggior parte del lavoro nell’implementazione dei modelli di IA non implica lo sviluppo del modello. Il curriculum ti introdurrà alla collaborazione con i data scientist e all’implementazione di modelli di machine learning in grado di apprendere dai dati e produrre previsioni. Questa procedura è generalmente automatizzata; pertanto, sono richieste competenze ingegneristiche MLOps e AI.
Per aggiungere altro, il corso ti aiuterà a imparare come costruire la pipeline per sorvegliare diversi punti operativi, come i dati in entrata e gli output delle decisioni.
Certificazione del corso MLOps: igmGuru
Questo MLOps Cource di igmGuru mira a istruire i partecipanti nella creazione di modelli di apprendimento automatico per la produzione di massa.
Gli individui ricevono una formazione migliore sull’utilizzo di vari strumenti e tecniche di produzione per l’apprendimento automatico. Il corso fornisce l’esposizione richiesta ai fondamenti di MLOps necessari per sviluppare la competenza in materia, che è vitale per garantire una carriera di successo nell’IA.
Fondamenti di MLOps: PluralSight
Questo corso di PluralSight si concentra sulla fornitura di una conoscenza approfondita delle pratiche standard di apprendimento automatico per l’implementazione, la valutazione, il monitoraggio e il funzionamento di sistemi integrati di machine learning.
Durante il corso verranno presentati agli studenti vari strumenti operativi di apprendimento automatico. Oltre a comprendere gli usi di questi strumenti, i tirocinanti impareranno ulteriormente gli approcci standard all’utilizzo di questi strumenti. Il corso aiuterà i professionisti a integrare un sistema ML con un processo aziendale.
Tuttavia, i tirocinanti impareranno ulteriormente a testare e monitorare il sistema ML per migliorarne le prestazioni ed eliminare i problemi tecnici. PluralSight offre una versione di prova gratuita di questo corso online. Se ti piace la versione gratuita e vuoi continuare con il corso, acquista la versione premium. La prova gratuita è di dieci giorni e comprende solo la parte introduttiva del corso.
Conclusione
Machine Learning (ML) è una tecnologia all’avanguardia che rende le macchine più intelligenti e il processo decisionale autosufficiente. In passato, le macchine funzionavano in base agli input umani. Ma un sistema integrato ML può funzionare in modo indipendente senza l’intervento umano e continua a migliorare le sue prestazioni nel tempo attraverso l’analisi dei dati e l’apprendimento.
Quindi, se vuoi entrare nel campo della scienza dei dati, l’apprendimento delle operazioni di ML (MLOPs) è essenziale. Attraverso un corso MLOps, puoi apprendere i fondamenti delle operazioni di ML e chiarire i tuoi dubbi e idee sbagliate. Ti aiuterà anche ad ottenere il lavoro dei tuoi sogni e guadagnare decentemente.
Quindi, scegli un buon corso MLOps dall’elenco sopra, iscriviti e inizia ad imparare.