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MLOps in R: Deploying machine learning models using vetiver

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MLOps in R: Deploying machine learning models using vetiver

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, ĂĽben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schlieĂźlich an.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
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Was Sie lernen werden

  • Prepare and build a stacked ensemble model for deployment.

  • Version and deploy a machine learning model using vetiver.

  • Predict and use monitoring tools and techniques to track model performance.

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Continuous Deployment
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Continuous Monitoring
  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Health Informatics
  • Kategorie: Tidyverse (R Package)
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Tools, die Sie verwenden werden

  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Application Programming Interface (API)
  • Kategorie: Docker (Software)
  • Kategorie: R Programming

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufĂĽgen

Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich

Nur als Desktop-Version verfĂĽgbar

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien

Ăśber dieses begleitete Projekt

Schritt fĂĽr Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Set up and overview of the project

  2. Load the model's components

  3. Create a stacked model and evaluate the model on the test set

  4. Create a vetiver object, store and version the model

  5. Create a REST API for deployment

  6. Create a pins board for deployment

  7. Deploy the model via Docker

  8. Predict from the model's endpoint

  9. Compute, pin, and plot monitoring metrics

  10. Build a monitoring dashboard

Empfohlene Erfahrung

An intermediate understanding of machine learning concepts and model development and a basic understanding of using the command line.

8 Projektbilder

Dozent

Arimoro Olayinka Imisioluwa
26 Kurse65.129 Lernende

von

Coursera

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Ăśben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur fĂĽr Desktop verfĂĽgbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

Warum entscheiden sich Menschen fĂĽr Coursera fĂĽr ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
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Larry W.

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Chaitanya A.

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