Cursos de MLflow guiados por instrutor ao vivo no Brasil.
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Programas do curso MLflow
Nome do Curso
Duração
Visão geral
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21 horas
MLflow é uma plataforma de código aberto para simplificar e gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Ele suporta qualquer ML (aprendizagem de máquina) biblioteca, algoritmo, ferramenta de implementação ou língua. Simplesmente adicione MLflow ao seu código ML existente para compartilhar o código em qualquer biblioteca ML que seja usada dentro da sua organização.
Este treinamento ao vivo liderado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implementação de modelos ML.
No final do curso, os participantes poderão:
Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e quadros ML relacionados. Avalie a importância da rastreabilidade, reprodutividade e implementação de um modelo ML Desenvolva modelos ML para diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores on-premise. Escale o processo de implementação da ML para acomodar vários usuários colaborando em um projeto. Crie um registo central para experimentar, reproduzir e implantar modelos ML.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
Este treinamento ao vivo liderado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implementação de modelos ML.
No final do curso, os participantes poderão:
Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e quadros ML relacionados. Avalie a importância da rastreabilidade, reprodutividade e implementação de um modelo ML Desenvolva modelos ML para diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores on-premise. Escale o processo de implementação da ML para acomodar vários usuários colaborando em um projeto. Crie um registo central para experimentar, reproduzir e implantar modelos ML.
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