1999: गूगल ने गूगल मानचित्र और गूगल अर्थ का विकास किया।

मशीन लर्निंग मॉडल की मांग जो न केवल विकसित किए जाते हैं बल्कि उत्पादन वातावरण में विश्वसनीय रूप से तैनात और प्रबंधित भी होते हैं, तेजी से बढ़ रही है। इस पाठ्यक्रम में आपको आवश्यक ज्ञान और व्यावहारिक समझ के साथ तैयार किया जाता है, ताकि आप एज़ुर मशीन लर्निंग का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को बना सकें, तैनात कर सकें और नियंत्रित कर सकें, जिससे आपके मॉडल प्रयोग से वास्तविक दुनिया के प्रभाव से सुचारू रूप से आगे बढ़ सकें। आप क्या सीखेंगे: * मशीन लर्निंग ऑपरेशन (एमएलओपी) की मूल अवधारणाओं और सिद्धांतों को समझना। * एज़ूर मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म के भीतर प्रमुख सेवाओं का उपयोग करना। * एज़ूर के भीतर मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलता से विकसित, प्रशिक्षित और पंजीकृत करना। * मॉडल वर्शनिंग, निरंतर एकीकरण और स्वचालित तैनाती पाइपलाइनों के लिए बुनियादी एमएलओपी प्रथाओं को लागू करना। • सुसंगत और मापने योग्य तैनाती के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को कंटेनराइज करना। * प्रदर्शन की निगरानी और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए तैनात मॉडलों के लिए बुनियादी निगरानी और शासन को विन्यस्त करना। * एज़ूर पर मशीन लर्निंग लाइफसाइकल के प्रबंधन के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रथाओं को लागू करना। MLOps के मूल सिद्धांतों के एक व्यापक अवलोकन के साथ शुरू करते हुए, यह पाठ्यक्रम आपको अपने एज़ुर मशीन लर्निंग कार्यक्षेत्र, मॉडल विकसित करने और फिर अपने जीवनकाल के दौरान उन्हें तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए MLOps प्रथाओं का अनुप्रयोग करने के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। यह पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग ऑपरेशन और क्लाउड-आधारित एमएल तैनाती के लिए पूर्ण शुरुआती के लिए डिज़ाइन किया गया है। एज़ूर मशीन लर्निंग या एमएलओपी के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। इसका उद्देश्य शिक्षा के माध्यम से मानवीय मूल्यों को बढ़ावा देना है।