LearnFlat · AI, Công Nghệ & Kỹ Thuật · AI & Học máy

MLOps (Vận hành Học máy)

Tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp để triển khai, giám sát và duy trì các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Thu hẹp khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và DevOps.

MLOps (Vận hành Học máy)

Nền tảng MLOps: Triển khai và Giám sát Mô hình Học máy

Quy trình triển khai và sản xuất mô hình học máy

Azure Machine Learning & MLOps: Xây dựng và triển khai các mô hình học máy

Giới thiệu về MLOps: Xây dựng và triển khai Pipeline với Azure

MLOps Foundations: Deploying and Scaling Machine Learning Pipelines (bằng tiếng Anh).

Triển khai Mô hình Học máy với FastAPI, Docker và AWS

Triển khai mô hình Machine Learning với Python và Docker

Học Máy Thực Hành: Xây Dựng và Triển Khai với Python và MLOps

Azure Machine Learning và Chuẩn bị cho Kỳ thi DP-100

MLOps Foundations: Các đường ống tự động với Kubernetes và công cụ đám mây

Học máy không mã hóa với Azure ML Studio

Các khái niệm cơ bản về Machine Learning trên Cloud với Azure

Phân phối dự án Khoa học dữ liệu và Học máy bằng Python

Kubeflow cho người mới bắt đầu: Tạo và thu nhỏ các đường ống MLOps trên đám mây

Truy cập ngày 2 tháng 10 năm 2013. ^ Practical MLOps: Build and Deploy ML Pipelines with MLflow and DVC

Khoa học dữ liệu và mô hình dự đoán với Azure Machine Learning

Luyện thi Chứng chỉ Kỹ sư Học máy Đám mây

Khoa học dữ liệu và học máy với các ứng dụng thực tiễn

Machine Learning và TensorFlow trên Cơ sở hạ tầng Đám mây

Tập tin:Các loại máy bay.jpg Các loại máy Bay

Học máy và cơ sở dữ liệu lớn

Mở rộng quy mô Mô hình Học máy với TensorFlow và Cơ sở hạ tầng Đám mây

Machine Learning Dữ liệu Lớn với Apache Spark

Dữ liệu liên quan tới Histiophora tại Wikispecies