Beschreibung
In der heutigen datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, dass Unternehmen nicht nur über leistungsstarke maschinelle Lernmodelle verfügen, sondern diese auch effizient in der Produktion einsetzen und überwachen können. Der Kurs "MLOps Engineering on AWS" bietet dir die Möglichkeit, die Prinzipien und Praktiken von MLOps zu erlernen, die auf der bewährten DevOps-Methodik basieren. Dieser Kurs konzentriert sich auf die ersten drei Stufen des MLOps-Reifegradmodells, das dir hilft, deine ML-Modelle wiederholbar und zuverlässig zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Du wirst lernen, wie wichtig Daten, Modelle und Code für den erfolgreichen Einsatz von maschinellem Lernen sind und welche Rolle Automatisierung, Teamarbeit und geeignete Tools dabei spielen. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die MLOps-Prozesse, die Menschen und Technologien, die für den Erfolg in diesem Bereich entscheidend sind. Du wirst auch die Sicherheits- und Governance-Anforderungen für ML-Anwendungen evaluieren und mögliche Lösungen sowie Strategien zur Minderung von Risiken kennenlernen. Ein wesentlicher Bestandteil des Trainings ist die praktische Anwendung von Amazon SageMaker, einer leistungsstarken Plattform für maschinelles Lernen. Du wirst lernen, wie man Experimentierumgebungen einrichtet und MLOps-Prozesse in SageMaker Studio implementiert. Durch praktische Übungen wirst du in der Lage sein, eine SageMaker-Studio-Umgebung zu provisionieren und Lifecycle-Konfigurationen zu erstellen und zu aktualisieren. Im weiteren Verlauf des Kurses wirst du dich mit der Verwaltung von Daten für MLOps beschäftigen und lernen, wie man Versionierung und Integrität von ML-Modellen, Daten und Code sicherstellt. Du wirst erfahren, wie man ML-Pipelines orchestriert und welche Tools dafür am besten geeignet sind. Am zweiten Tag des Kurses liegt der Fokus auf der End-to-End-Orchestrierung von MLOps-Prozessen mithilfe von AWS Step Functions und SageMaker Projects. Du wirst lernen, wie man einen vollständigen CI/CD-Pipeline im Kontext von maschinellem Lernen erstellt und dabei Best Practices für automatisiertes Packaging, Testing und Deployment anwendet. Der dritte Tag widmet sich dem zuverlässigen MLOps, einschließlich der Überwachung von ML-Modellen und der Identifizierung von Problemen wie Datenabweichungen. Du wirst lernen, wie man ML-Lösungen überwacht und Probleme, die während des Betriebs auftreten, behebt. Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, ML-Modelle effektiv zu implementieren, zu überwachen und zu optimieren, was dir wertvolle Fähigkeiten für deine Karriere im Bereich MLOps vermittelt.
Tags
#Sicherheit #Automatisierung #Cloud-Computing #DevOps #Machine-Learning #Maschinelles-Lernen #AWS #Monitoring #Governance #Data-ScienceTermine
Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an MLOps-Ingenieure, die maschinelle Lernmodelle in der AWS-Cloud produktiv machen und überwachen möchten. Auch DevOps-Ingenieure, die für die erfolgreiche Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in der Produktion verantwortlich sind, sind herzlich eingeladen. Grundkenntnisse in AWS und praktischer Datenwissenschaft sind von Vorteil, um optimal von diesem Training zu profitieren.
MLOps (Machine Learning Operations) ist ein Konzept, das die Prinzipien von DevOps auf den Bereich des maschinellen Lernens anwendet. Es zielt darauf ab, die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen zu optimieren, indem es Prozesse, Menschen und Technologien integriert. MLOps umfasst Aspekte wie Automatisierung, Überwachung und Governance, um sicherzustellen, dass ML-Modelle effizient arbeiten und den gewünschten Geschäftswert liefern.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen DevOps und MLOps?
- Welche Sicherheits- und Governance-Anforderungen sind für ML-Anwendungen wichtig?
- Wie richtest du eine Experimentierumgebung in Amazon SageMaker ein?
- Was sind die Best Practices für die Versionierung von ML-Modellen?
- Wie orchestrierst du ML-Pipelines mit AWS Step Functions?
- Was sind die Herausforderungen bei der Überwachung von ML-Modellen?
- Wie identifizierst du Datenabweichungen in einem ML-Modell?
- Was sind die Schritte zur Automatisierung eines ML-Deployments?
- Welche Tools kannst du für die Überwachung von ML-Lösungen verwenden?
- Wie gehst du mit Performance-Degradation in einem ML-Modell um?
