LearnFlat · AI, Tech at Inhinyero · AI at Machine Learning

MLOps (Machine Learning Operations)

Alamin ang mga prinsipyo at kasanayan para sa pag-deploy, pag-monitor, at pagpapanatili ng mga machine learning model sa produksyon. Pag-ugnayin ang agwat sa pagitan ng data science at DevOps.

MLOps (Machine Learning Operations)

Mga Batayan ng MLOps: I-deploy at Subaybayan ang mga Modelo ng Machine Learning

Pag-deploy ng Modelo ng Machine Learning at mga Pipeline ng Produksyon

Azure Machine Learning at MLOps: Bumuo at Mag-deploy ng mga Modelo ng ML

Panimula sa MLOps: Pagbuo at Pag-deploy ng mga Pipeline gamit ang Azure

MLOps Foundations: Pag-deploy at Pag-scale ng Machine Learning Pipelines

Pag-deploy ng Machine Learning Model gamit ang FastAPI, Docker, at AWS

Pagdedepreyploy ng Machine Learning Model gamit ang Python at Docker

Hands-On Machine Learning: Build and Deploy with Python and MLOps

Kahandaan sa Pagsusulit ng Azure Machine Learning at DP-100

MLOps Foundations: Automated Pipelines gamit ang Kubernetes at Cloud Tools

Machine Learning na Walang Code gamit ang Azure ML Studio

Mga Pangunahing Kaalaman sa Cloud Machine Learning gamit ang Azure

Pag-deploy ng Proyekto ng Data Science at Machine Learning gamit ang Python

Paghahanda para sa Sertipikasyon ng Cloud Machine Learning Engineer

Agham ng Datos at Pagkatuto ng Makina na may mga Aplikasyon sa Tunay na Mundo

Machine Learning at TensorFlow sa Imprastraktura ng Cloud

Keras Machine Learning: Bumuo, Sanayin, at I-deploy sa Cloud Platform

Mga Pundasyon ng Scalable Machine Learning at Big Data

Pag-scale ng Machine Learning Models gamit ang TensorFlow at Cloud Infrastructure

Big Data Machine Learning with Apache Spark

Mga Batayan ng Data Science sa Hindi

Pundasyon ng Data Science: Paggawa ng mga Solusyong Naaayon sa Produksyon at Nasusukat

MLOps Foundations: Bumuo at Mag-deploy ng Machine Learning Pipelines

MLOps Foundations: Bumuo, Mag-deploy, at Mag-monitor ng Production ML Pipelines