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MLOps-Kurse

MLOps-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Modelle bereitgestellt, überwacht und skaliert werden. Sie können Fähigkeiten in Automatisierung, Pipeline-Aufbau, Modelltracking und Infrastruktur aufbauen. Viele Kurse stellen Werkzeuge und Workflows vor, die den úbergang von Modellen in produktive Umgebungen unterstützen.


Beliebte MLOps Kurse & Zertifikate


  • C

    Coursera

    MLOps in R: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen mit Vetiver

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Überwachung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Gesundheitsinformatik, Dashboard, R Programmierung, R-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Kontinuierliche Bereitstellung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Docker (Software), Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Bereitstellung

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Production ML with Hugging Face

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Hugging Face, Rust (Programming Language), Cloud Deployment, Application Deployment, CI/CD, Performance Tuning, Large Language Modeling, Performance Testing, Cross Platform Development, Cryptography

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Automate, Evaluate and Deploy ML Models Confidently

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Scalability, CI/CD, Continuous Deployment, Application Deployment, DevOps, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Integration, Performance Measurement, Business Metrics, Process Optimization, Verification And Validation, Automation, Key Performance Indicators (KPIs), Performance Analysis, Data-Driven Decision-Making

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Databricks Machine Learning Fundamentals

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Application Deployment, Real Time Data, Engineering

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Verwaltung von Machine Learning Projekten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Projektleitung, Projektmanagement, Daten-Pipelines, Datenwissenschaft, Modellevaluation, Erhebung von Daten, Datenerfassung, Datenqualität, Maschinelles Lernen, Technisches Management, Daten bereinigen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Vorverarbeitung der Daten, Systeme Design, Projektmanagende Life Cycle, Marktchancen, Technologie-Lösungen, Modell Bewertung, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden der Softwareentwicklung, Modell-Bereitstellung, Datenmanagement, Datenverwaltung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenvorverarbeitung

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    353 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Google Cloud Platform, Cloud Management, Application Lifecycle Management, DevOps, Model Evaluation, Cloud Deployment, AI Workflows, Continuous Deployment, Continuous Integration, Automation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • W

    Whizlabs

    Azure ML: Bereitstellen, Verwalten und Experimentieren mit Modellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Skalierbarkeit, Microsoft Azure, Verantwortungsvolle KI, Feature Technik, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung der Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell Bewertung, Cloud Management, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Modell-Bereitstellung, Datenmanagement, Datenverwaltung, Datenvorverarbeitung

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Secure AI Model Deployments & Lifecycles

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), AI Security, Cloud Deployment, DevOps, CI/CD, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), System Monitoring, Software Versioning, Data-Driven Decision-Making

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • K

    KodeKloud

    Hands-On MLOps Fundamentals for ML Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Airflow, Data Pipelines, Apache Kafka, DevOps, CI/CD, Apache Spark, Pandas (Python Package), Deep Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning, Data Governance, Supervised Learning, Flask (Web Framework), Grafana, Python Programming, Automation, Unsupervised Learning, Continuous Monitoring

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • M

    Microsoft

    MLOps and responsible AI practices

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Azure DevOps, Generative AI, Microsoft Azure, Model Deployment, AI Workflows, CI/CD, Version Control, Data Ethics, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Git (Version Control System), Automation, System Monitoring, Continuous Monitoring

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Develop Production-Ready ML APIs with MLOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), API Design, CI/CD, Software Quality Assurance, Code Review

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Production ML Engineering: Packaging, APIs, and Testing

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1234…36

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • MLOps in R: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen mit Vetiver: Coursera
  • Production ML with Hugging Face: Pragmatic AI Labs
  • Automate, Evaluate and Deploy ML Models Confidently: Coursera
  • Databricks Machine Learning Fundamentals: Coursera
  • Verwaltung von Machine Learning Projekten: Duke University
  • Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español: Google Cloud
  • Azure ML: Bereitstellen, Verwalten und Experimentieren mit Modellen: Whizlabs
  • Secure AI Model Deployments & Lifecycles: Coursera
  • Hands-On MLOps Fundamentals for ML Engineers: KodeKloud
  • MLOps and responsible AI practices: Microsoft

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