Schița de curs
Introducere în Apache Airflow pentru Învățarea Automată
- Prezentare generală a Apache Airflow și relevanța sa pentru știința datelor
- Caracteristici cheie pentru automatizarea fluxurilor de lucru de învățare automată
- Configurarea Airflow pentru proiecte de știința datelor
Construirea Pipeline-urilor de Învățare Automată cu Airflow
- Proiectarea DAG-urilor pentru fluxuri de lucru ML de la cap la cap
- Utilizarea operatorilor pentru ingestia, preprocesarea și ingineria caracteristicilor datelor
- Programarea și gestionarea dependențelor pipeline-urilor
Antrenarea și Validarea Modelelor
- Automatizarea sarcinilor de antrenare a modelelor cu Airflow
- Integrarea Airflow cu cadre de ML (de ex., TensorFlow, PyTorch)
- Validarea modelelor și stocarea metricilor de evaluare
Implementarea și Monitorizarea Modelelor
- Implementarea modelelor de învățare automată folosind pipeline-uri automate
- Monitorizarea modelelor implementate cu sarcini Airflow
- Gestionarea reantrenării și actualizării modelelor
Personalizare Avansată și Integrare
- Dezvoltarea de operatori personalizați pentru sarcini specifice ML
- Integrarea Airflow cu platforme cloud și servicii ML
- Extinderea fluxurilor de lucru Airflow cu plugin-uri și senzori
Optimizarea și Scalarea Pipeline-urilor ML
- Îmbunătățirea performanței fluxurilor de lucru pentru date la scară mare
- Scalarea implementărilor Airflow cu Celery și Kubernetes
- Cele mai bune practici pentru fluxuri de lucru ML de calitate producție
Studii de Caz și Aplicații Practice
- Exemple din lumea reală de automatizare ML folosind Airflow
- Exercițiu practic: Construirea unui pipeline ML de la cap la cap
- Discuții despre provocări și soluții în gestionarea fluxurilor de lucru ML
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Familiaritate cu fluxurile de lucru și conceptele de învățare automată
- Înțelegere de bază a Apache Airflow, inclusiv DAG-uri și operatori
- Competență în programarea Python
Publicul țintă
- Oameni de știință ai datelor
- Ingineri de învățare automată
- Dezvoltatori AI
Mărturii (2)
Oferindu-le celor care nu au folosit niciodată AI o oarecare repetiție în formularea prompturilor și celor care folosesc deja AI posibilitatea de a lua în considerare metode diferite de utilizare.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Curs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Tradus de catre o masina
Lucrând pe baza principiilor de bază într-un mod concentrat, și trecerea la aplicarea studiilor de caz în aceeași zi
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Tradus de catre o masina
