모델을 만드는 것에서 끝나지 않고 배포하고 모니터링하는 과정까지 다뤄줘서 실무에 바로 도움이 됐어요.
Основы MLOps: Развертывание и мониторинг моделей машинного обучения
Создайте прочную основу в области операций машинного обучения, изучив, как развертывать, отслеживать и непрерывно переобучать модели в производственных средах.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Модели машинного обучения приносят пользу только тогда, когда они успешно работают в продакшене. Однако устранение разрыва между локальным ноутбуком и масштабируемым, контролируемым развертыванием может быть сложной задачей. Этот курс представляет собой всестороннее введение в операции машинного обучения (MLOps). Вы начнете с понимания основополагающей терминологии и концепций жизненного цикла, прежде чем перейти к практическим упражнениям на основе текста. К концу программы вы будете знать, как упаковывать модели, настраивать непрерывную интеграцию и внедрять стратегии мониторинга, чтобы со временем поддерживать точность ваших моделей.
Чему вы научитесь: Понимать основополагающую терминологию MLOps и жизненный цикл машинного обучения. Упаковывать и контейнеризировать модели машинного обучения для согласованного развертывания. Настраивать базовые конвейеры CI/CD, адаптированные для рабочих процессов машинного обучения. Применять современные шаблоны реестра моделей для отслеживания версий и метаданных. Отслеживать производительность моделей в продакшене для обнаружения дрейфа данных и деградации. Разрабатывать автоматизированные циклы переобучения, чтобы поддерживать актуальность и точность ваших моделей.
Учебная программа логически выстроена от базовых определений и настройки среды до продвинутых тем, таких как наблюдаемость (observability) и автоматизированное переобучение. Благодаря четким письменным объяснениям и практическим фрагментам кода вы получите глубокое понимание систем ML производственного уровня.
Этот курс предназначен для новичков, специалистов по данным и начинающих ML-инженеров, желающих освоить навыки развертывания с нуля, без предварительного опыта работы с MLOps. Начните создавать свою основу MLOps сегодня и воплотите свои модели машинного обучения в жизнь.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы (15)
Finally connects the dots on MLOps.
Solid intro to real-world MLOps practices.
Malinaw na malinaw ang paliwanag mula sa pag-deploy hanggang sa pag-monitor ng mga machine learning model. Nagustuhan ko yung parte kung paano nila ipinaliwanag ang model drift, dati akala ko complicated ito pero naging simple. Talagang tumulong ito para maintindihan ko ang buong proseso ng MLOps sa totoong trabaho.
モデルを作るところまではできても本番運用となると毎回つまずいていたので、デプロイから監視、再学習までの一連の流れを体系立てて学べたのは大きかったです。特に本番環境でモデルの精度劣化をどう検知するかという話が実務にそのまま役立ちました。書かれている手順に沿って自分のモデルに簡単な監視を組み込むこともできました。再学習の自動化の部分はもう少し踏み込んでほしかったですが、MLOpsの全体像をつかむには十分で、現場志向の良い内容だと思います。
Le module sur le monitoring des modèles en production m'a ouvert les yeux sur des problèmes que je n'avais jamais anticipés.
El curso cubre muy bien todo el flujo de MLOps, desde el despliegue hasta el monitoreo de modelos en producción. Me gustó especialmente la sección sobre cómo detectar cuando un modelo empieza a degradarse con el tiempo. Es de esos cursos que te dan una base sólida para trabajar de verdad con estos sistemas.
デプロイから監視まで実践的で分かりやすい。
Modelleri eğitmeyi biliyordum ama onları üretime alıp canlı tutmak hep karanlık bir alandı, bu eğitim tam da o boşluğu doldurdu. Modeli dağıtmak, performansını izlemek ve zamanla yeniden eğitmek için gereken döngüyü adım adım anlattığı için MLOps mantığı kafamda netleşti. Özellikle model bozulmasını takip etme kısmı çok işime yaradı. Kendi projemde basit bir izleme kurulumunu kurabildim. Sürekli yeniden eğitim otomasyonu biraz daha derin olabilirdi ama yine de sağlam bir temel sundu, tavsiye ederim.
Endlich habe ich verstanden, was nach dem Trainieren eines Modells kommt, denn genau da fängt MLOps ja erst an. Der Kurs führt sauber durch Deployment, Monitoring und das kontinuierliche Nachtrainieren in der Produktion, und alles baut logisch aufeinander auf. Besonders wertvoll fand ich den Teil über das Erkennen von Modell-Drift, weil mir das in der Praxis ständig Probleme gemacht hat. Ich konnte direkt eine einfache Überwachungs-Pipeline für mein eigenes Modell aufsetzen. Auch die Erklärungen zu Retraining-Strategien waren sehr klar und gut nachvollziehbar. Für mich der erste Kurs, der den Produktionsalltag ehrlich abbildet, klare Empfehlung.
O curso mostra bem o ciclo completo de MLOps, desde o deploy até o monitoramento contínuo dos modelos. Gostei muito da parte prática sobre detecção de drift, algo que eu só conhecia de forma teórica antes. Ajudou bastante a organizar as ideias que eu tinha meio soltas sobre esse assunto.
Ce cours m'a vraiment permis de comprendre ce que signifie déployer un modèle en production et pas seulement l'entraîner dans un notebook. Les explications sur le monitoring des modèles sont claires et bien illustrées avec des exemples concrets. J'ai particulièrement aimé la partie sur la détection de dérive des données, un sujet que je trouvais flou avant. Le rythme est progressif, on ne se sent jamais perdu même sans expérience préalable en DevOps. Les exercices pratiques obligent vraiment à mettre les mains dans le cambouis plutôt que de rester passif. C'est le genre de cours qui comble vraiment le fossé entre le machine learning théorique et une vraie pratique en production.
Finalmente un corso che spiega bene come monitorare un modello dopo averlo messo in produzione, non solo come addestrarlo.
Хороший обзор MLOps, но местами не хватает деталей.
Model dağıtımı ve izleme konularını gayet iyi anlatıyor, tek eksik yönü izleme araçlarıyla ilgili biraz daha fazla örnek olabilirdi.
Студенты также прошли
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Основы науки о данных и современной аналитики
Сертификат
Практика
₾130
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Масштабируемое машинное обучение и основы больших данных
Сертификат
Практика
₾130
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Основы науки о данных: от анализа до машинного обучения
Сертификат
Практика
₾130
→
🌟 Выбор студентов
🎓 С сертификатом
Лазурное машинное обучение: решения постройки и управления
Сертификат
Практика
₾130
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство
×2
Пополните один раз — плати вдвое меньше
Добавьте ₾260 → получите 200 кредитов, так что каждый курс обойдется примерно в ₾32.50. Кредиты никогда не сгорают.
₾260
200 кредитов
₾32.50 / курс
Лучшая цена
₾650
550 кредитов
₾29.55 / курс
₾1,300
1200 кредитов
₾27.08 / курс
Без подписки. Кредиты подходят к любому курсу и не сгорают.