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Ingegnere dell'apprendimento automatico
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Descrizione del programma
Ingegnere dell'apprendimento automatico
Diventa un ingegnere di apprendimento automatico all'avanguardia
Entra nell'entusiasmante mondo dell'ingegneria dell'apprendimento automatico con questo percorso completo pensato per gli aspiranti professionisti. Imparerai tutto quello che c'è da sapere sull'implementazione dei modelli, sulle operazioni, sul monitoraggio e sulla manutenzione per diventare un ingegnere dell'apprendimento automatico a tutto tondo.Padroneggia i fondamenti di MLOps
Acquisisci una conoscenza approfondita dei concetti fondamentali di MLOps:- Esplora il quadro e il ciclo di vita dei moderni MLOps.
- Impara a progettare, formare e distribuire modelli end-to-end.
- Acquisisci esperienza pratica con tecnologie chiave come Python, Docker e MLflow.
- Comprendere concetti cruciali come CI/CD, strategie di deployment e concept drift.
Acquisisci competenze pratiche attraverso progetti del mondo reale
Applica le tue conoscenze per risolvere sfide autentiche che rispecchiano il lavoro quotidiano di un ingegnere dell'apprendimento automatico. Avrai l'opportunità di sviluppare modelli predittivi per l'agricoltura, prevedere le temperature di Londra utilizzando tecniche avanzate e costruire pipeline di dati affidabili utilizzando i principi dell'ETL e dell'ELT.Sviluppa un set di competenze versatili nell'ambito dell'ingegneria dell'apprendimento automatico.
Nel corso di questo percorso, acquisirai esperienza nella costruzione e nell'implementazione di modelli di apprendimento automatico in ambienti di produzione, assicurandoti che le loro prestazioni rimangano ottimali nel tempo. Esplorerai i metodi per monitorare i modelli e affrontare i problemi legati alla deriva dei dati e dei concetti, sfruttando il controllo delle versioni dei dati per una gestione efficiente dei dati ML. Inoltre, imparerai come implementare le pipeline CI/CD per ottimizzare lo sviluppo e la distribuzione dei modelli, rendendo i flussi di lavoro di apprendimento automatico più affidabili e scalabili.Preparati per un ruolo di Junior Machine Learning Engineer
Al termine di questo percorso, avrai le conoscenze e l'esperienza pratica necessarie per assumere con fiducia posizioni di ingegnere dell'apprendimento automatico junior. Sarai in grado di:- Collabora con i team di scienza dei dati per portare i modelli dall'idea alla produzione.
- Ottimizzare le prestazioni del modello e garantire una perfetta integrazione con i sistemi aziendali.
- Monitorare e mantenere costantemente i modelli distribuiti per ottenere risultati affidabili.
- Contribuisci allo sviluppo di un'infrastruttura di apprendimento automatico scalabile ed efficiente.
Sblocca il tuo potenziale nell'ingegneria dell'apprendimento automatico
Inizia questo viaggio trasformativo per diventare un ricercato ingegnere dell'apprendimento automatico. Grazie a corsi interattivi, progetti reali e istruzioni di esperti, acquisirai le competenze e la sicurezza necessarie per avere un impatto duraturo in questo campo all'avanguardia.Prerequisiti
Nessun prerequisito richiesto per questo programmaCourse
Sviluppa le tue competenze di machine learning con scikit-learn in Python. Usa dataset reali in questo corso interattivo e realizza previsioni efficaci.
Course
Scopri come MLOps porta i modelli di machine learning da notebook locali a modelli funzionanti in produzione con reale valore aziendale.
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Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
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In questo corso scoprirai il moderno framework MLOps, esplorando il ciclo di vita e l'implementazione dei modelli di machine learning.
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Scopri come usare MLflow per semplificare la creazione di applicazioni di machine learning e approfondisci tracking, progetti e modelli.
Project
Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!
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Impara a creare pipeline di dati efficaci, efficienti e affidabili usando i principi di estrazione, trasformazione e caricamento.
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Assicurati che i dati siano di alta qualità nei flussi di lavoro di scienza dei dati e ingegneria dei dati con la libreria Great Expectations di Python.
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Scopri il controllo della versione dei dati per gestire i dati ML. Configura, automatizza i flussi di lavoro e valuta i modelli senza problemi.
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This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
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Scopri cos'è Docker e perché è importante per chi lavora con i dati. Scopri i container Docker, le immagini e molto altro ancora.
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Migliora il tuo sviluppo di machine learning con CI/CD usando GitHub Actions e il controllo delle versioni dei dati
completato
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