Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
Istoria, evoluția și tendințele pentru Machine Learning
Rollul Datelor Mari în Machine Learning
Infrastructura pentru Gestionarea DatelorMari
Folosirea Datelor Istoricale și Timp Real pentru a Prezice Comportamentul
Caz de Studiu: Machine Learning În Diverse Industrii
Evaluarea Aplicațiilor Existente și Capacitățile Acestora
Deschiderea Abilităților Pentru Machine Learning
Instrumente pentru Implementarea Machine Learning
Servicii Cloud vs. On-Premise
Înțelegerea Backend-ului de Date Intermediar
Prezentare Generală a Mining-ului Datelor și Analizei Acestora
Combinarea Machine Learning cu Mining-ul Datelor
Caz de Studiu: Implementarea Aplicațiilor Inteligente pentru a Oferi Experiențe Personalizate Utilizatorilor
Sinteza și Concluzii
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de bază ale bazelor de date
- Experiența cu dezvoltarea aplicațiilor software
Audiență
- Dezvoltatori
7 ore
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu se limitează la MLFlow ci include și Optuna, hyperops, docker, docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
Am apreciat participarea la antrenamentul Kubeflow, care s-a desfășurat în mod remote. Acest antrenament m-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toolele devOps din jurul Kubeflow, care sunt bazele necesare pentru a aborda subiectul în mod corespunzător. Doresc să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru paciența și profesionalismul arătat în antrenament și în oferirea de sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite perspective, folosind diverse instrumente de dezvoltare Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu siguranță convins că mă îndrept către domeniul potrivit de aplicare.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
