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Cours en MLOps

Les cours en MLOps peuvent vous aider à comprendre comment déployer, superviser et faire évoluer des modèles d'apprentissage automatique. Vous pouvez développer des compétences en pipelines, automatisation, surveillance, documentation et bonnes pratiques de production. Beaucoup de cours utilisent des environnements réels pour illustrer les workflows.

Cours et certificats populaires en MLOps


  • C

    Coursera

    MLOps en R : Déploiement de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de vetiver

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique appliqué, Conteneurisation, Déploiement continu, Docker (Logiciel), Évaluation du modèle, R Programmation, Interface de programmation d'applications (API), Informatique de santé, Création de tableaux de bord, Contrôle continu, Méthodes d'apprentissage automatique, MLOps (Machine Learning Operations), Déploiement du modèle, Tidyverse (paquet R), Modélisation prédictive, Modèle de formation

    Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    P

    Packt

    Gestion des produits d'apprentissage automatique - de la stratégie au déploiement

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique appliqué, Gestion des produits, Traitement des données, Transformation des données, Évaluation du modèle, Ingénierie des fonctionnalités, Algorithmes d'apprentissage automatique, Stratégie des produits d'IA, Prétraitement de données, Optimisation du modèle, MLOps (Machine Learning Operations), Méthodes d'apprentissage automatique, Gestion de projet, Déploiement du modèle, Gestion technique des produits, Apprentissage automatique, Gestion technique, Transformation de données, Prétraitement des données, Intelligence décisionnelle, Gestion du cycle de vie des produits, Modèle de formation

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • P

    Packt

    Essential Guide to LLMOps

    Compétences que vous acquerrez: LLM Application, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Data Processing, Model Deployment, AI Workflows, Model Training, Responsible AI, Model Optimization, Generative AI, Scalability, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Monitoring, Artificial Intelligence, Data Collection

    Avancées · Cours · 1 à 3 mois

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    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Production-Ready Multimodal ML Engineering

    Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Data Validation, Model Deployment, Test Driven Development (TDD), Apache Airflow, Data Pipelines, Containerization, Extract, Transform, Load, Kubernetes, Data Infrastructure, Model Training, Data Collection, Model Optimization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Software, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Natural Language Processing, Algorithms

    Intermédiaire · Cours · 3 à 6 mois

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    Prévisualisation
    G

    Google Cloud

    ML Pipelines on Google Cloud - Português

    Compétences que vous acquerrez: CI/CD, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Airflow, Google Cloud Platform, Data Pipelines, Model Deployment, Tensorflow, Continuous Deployment, AI Workflows, Metadata Management, Model Training, Model Optimization, AI Orchestration

    Avancées · Cours · 1 à 3 mois

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    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Automatiser les pipelines de ML pour des performances optimales

    Compétences que vous acquerrez: Gestion du flux de travail, Ingénierie des fonctionnalités, Optimisation du modèle, MLOps (Machine Learning Operations), Modélisation prédictive, Modèle de formation

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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    Prévisualisation
    T

    Technical University of Munich (TUM)

    Du zéro au héros - Développement de produits numériques à partir de zéro

    Compétences que vous acquerrez: Amazon Web Services, Ingénierie rapide, Développement de produits, Amélioration des processus, Gestion des risques, Évaluation du modèle, Développement de nouveaux produits, Conception centrée sur l'homme, L'idée, Amélioration des produits, L'innovation, Ingénierie de requête, La roche-mère de l'Amazonie, Méthodes d'apprentissage automatique, MLOps (Machine Learning Operations), Apprentissage automatique, IA générative, Recherche sur les utilisateurs, Méthodologies allégées, Conception de solutions, Modèle de formation

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    53 avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Nouveau
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    Essai gratuit
    K

    KodeKloud

    L'essentiel de l'ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Apache Kafka, Traitement des données, Intégration continue, Pipelines de données, DevOps, Transformation des données, Apache Spark, Gouvernance des données, Flux d'air Apache, Informatique distribuée, Ingénierie des fonctionnalités, Pandas (paquetage Python), Extrait, MLOps (Machine Learning Operations), Architecture des données, CI/CD, Transformation de données, Évolutivité, Données en temps réel, Modèle de formation

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Automatiser, optimiser et surveiller les modèles ML

    Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Workflows d'IA, Optimisation du modèle, Modèle de formation

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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    C

    Coursera

    Orchestrate, Analyze, and Evaluate AI Deployments

    Compétences que vous acquerrez: CI/CD, Continuous Deployment, Continuous Delivery, DevOps, Application Deployment, Performance Analysis, Performance Metric, Performance Measurement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Application Performance Management, Operational Analysis, Continuous Monitoring, Root Cause Analysis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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    Statut : Essai gratuit
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    K

    KodeKloud

    Développement et suivi de modèles ML : guide pratique

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Concepts, modèles et flux de travail en ML : l'essentiel

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage statistique des machines, Java, Pipelines de données, Programmation Java, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage profond, Algorithmes d'apprentissage automatique, Optimisation du modèle, Modèle de formation

    Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

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