Schița de curs
Introducere
Istoric, evoluție și tendințe în învățarea automată
Rolul Big Data în învățarea automată
Infrastructura pentru gestionarea Big Data
Utilizarea datelor istorice și în timp real pentru a prezice comportamentul
Studiu de caz: Învățarea automată în diverse industrii
Evaluarea aplicațiilor și capabilităților existente
Îmbunătățirea abilităților pentru învățarea automată
Instrumente pentru implementarea învățării automate
Servicii în cloud vs on-premise
Înțelegerea backend-ului de date intermediar
Prezentare generală a exploatării și analizei datelor
Combinarea învățării automate cu exploatarea datelor
Studiu de caz: Implementarea aplicațiilor inteligente pentru a oferi experiențe personalizate utilizatorilor
Rezumat și concluzii
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de bază ale bazelor de date
- Experiență în dezvoltarea aplicațiilor software
Publicul țintă
- Dezvoltatori
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu include doar MLFlow, ci și Optuna, hyperops, Docker și Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
M-a plăcut să particip la instruirea Kubeflow, care a avut loc la distanță. Această instruire mi-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toate instrumentele devOps în jurul Kubeflow, care reprezintă bazele necesare pentru a aborda subiectul cu succes. Vreau să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru răbdarea sa și profesionalismul demonstrat în instruire și sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite unghiuri, folosind diferite instrumente de implementare precum Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu adevărat convins că intru în domeniul de aplicație potrivit.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
