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Machine Learning Operations (MLOps) Einführung Seminar


Machine Learning Operations (MLOps) Einführung Seminar

Dieses Seminar bietet eine umfassende Einführung in Machine Learning Operations (MLOps). MLOps ist ein aufstrebendes Feld, das sich mit der effizienten Verwaltung und Bereitstellung von Machine Learning Modellen befasst. In diesem Seminar werden die Grundlagen von MLOps und die wichtigsten Werkzeuge und Techniken für die Implementierung und Skalierung von Machine Learning Modellen vermittelt.

Über dieses Seminar

MLOps ist ein wichtiger Bestandteil der modernen Datenwissenschaft und hilft dabei, die Lücke zwischen der Entwicklung von Machine Learning Modellen und deren Einsatz in der Produktion zu schließen. Dieses Seminar bietet eine praxisorientierte Einführung in die Konzepte, Methoden und Werkzeuge von MLOps. Die Teilnehmer lernen, wie sie effizientere und zuverlässigere Machine Learning Modelle erstellen und bereitstellen können.

Warum dieses Seminar kaufen?

  • Erfahren Sie, wie Sie die Herausforderungen bei der Bereitstellung von Machine Learning Modellen angehen können.
  • Lernen Sie bewährte Methoden und Werkzeuge kennen, um Ihr Modell-Deployment zu optimieren.
  • Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Technologie.
  • Erhalten Sie praktische Kenntnisse und Tipps von erfahrenen Datenwissenschaftlern.
  • Bereiten Sie sich auf die wachsende Nachfrage nach MLOps-Fachleuten vor und erhöhen Sie Ihre Karrierechancen.
Course outline
  • Einführung in MLOps
  • Werkzeuge und Technologien in MLOps
  • Datenmanagement in MLOps
  • Modelltraining und -evaluation
  • Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD)
  • Modellüberwachung und Fehlerbehebung
  • Automatisierung von ML Workflows
  • Modellversionierung und -verwaltung
  • Sicherheit und Datenschutz in MLOps
  • Skalierbarkeit und Performance-Optimierung
  • Hyperparameter-Optimierung
  • Modellinterpretierbarkeit
  • Anwendung von DevOps-Praktiken in MLOps
  • Fallstudien und Best Practices
  • Zukunftstrends in MLOps
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