Deployment of Machine Learning Models in Production - eLearning

Overbrug de kloof tussen het bouwen van machine learning-modellen en het implementeren ervan in echte productieomgevingen met deze training ‘Implementatie van machine learning-modellen’.

Dit praktijkgerichte programma is bedoeld voor aankomende AI- en dataprofessionals en leert je hoe je machine learning-oplossingen operationeel kunt maken met behulp van moderne implementatie-, API-, cloud- en MLOps-praktijken.

U leert hoe u ML-modellen kunt verpakken en implementeren, API's voor inferentie kunt bouwen, applicaties kunt containeriseren met Docker en schaalbare implementaties op cloudplatforms kunt beheren. De cursus introduceert ook monitoring, automatisering en CI/CD-workflows om u te helpen begrijpen hoe machine learning-systemen in productieomgevingen worden onderhouden.

Aan het einde van de training beschikt u over praktische ervaring met het implementeren van machine learning-applicaties die schaalbaar en betrouwbaar zijn en klaar zijn voor echte zakelijke use cases.

Doelgroep

• Machine Learning Engineers
• Data Scientists
• AI Engineers
• Python-ontwikkelaars
• DevOps- en MLOps-professionals
• Software-engineers die met AI-toepassingen werken
• Studenten en professionals die overstappen naar functies op het gebied van AI-implementatie

Vereisten

• Basisbegrip van machine learning-concepten
• Bekendheid met Python-programmeren
• Basiskennis van API's en webapplicaties (aanbevolen)
• Algemeen begrip van concepten op het gebied van cloud- of software-implementatie is een pré

Leerdoelen

• Bouw machine learning-modellen vanaf de basis
• Stel AWS SageMaker Studio en Jupyter Notebook in
• Implementeer realtime eindpunten en beheer opschoningsprocessen
• Ontwikkel scripts voor batch-inferentie met behulp van Batch Transform
• Debug applicatieproblemen met behulp van Jupyter Notebook
• Implementeer MLOps-workflows op AWS met behulp van SageMaker

Cursusinhoud

Inleiding

• Wat is modelimplementatie?
• Soorten modelimplementatie
• Hoe kies je het type modelimplementatie?

AWS SageMaker

• AWS SageMaker-equivalent op GCP en Azure
• Log in op uw AWS-account
• AWS SageMaker Studio instellen
• Jupyter openen in SageMaker Studio

Modeltraining

• De lesrepository klonen
• Gegevens downloaden - Deel
• Verkennende gegevensanalyse en feature engineering
• Basismodel-trainingscode
• Model lokaal testen
• SageMaker-trainingstaak
• Hyperparameter-afstemming
• Resultaten analyseren

SageMaker Real-time Inference

• Architectuur van SageMaker Real-time Inference
• Het inferentiescript maken
• Realtime eindpuntimplementatie
• Het model aanroepen
• Opschonen
• Inleiding tot multi-model eindpunt
• Multi-model eindpunt implementeren
• Het multi-model eindpunt aanroepen
• Inleiding tot serverloos
• Implementeren als serverloze inferentie

SageMaker Batch Transform

• Architectuur van SageMaker Batch Transform
• Het inferentiescript voor Batch Transform maken
• Een Batch Transform-taak activeren
• Resultaten analyseren

MLOps op SageMaker

• MLOps: Machine Learning Operations
• MLOps implementeren in de AWS-cloud met SageMaker
• Een MLOps-project maken met een SageMaker-sjabloon
• Code van het SageMaker-projectsjabloon
• Toepassingsfouten opsporen met Jupyter Notebook
• Codewijzigingen doorvoeren om CI/CD te activeren
• Het eindpunt testen
• Opschonen

FAQ

Is er nog ander lesmateriaal naast de video's die je in je eigen tempo kunt bekijken?

Absoluut! De on-demand leerervaring gaat verder dan video's en biedt een volledig meeslepende leeromgeving, inclusief:

• LEREN: Interactieve herhalingsquizzen en praktijkgerichte casestudy's om concepten te versterken
• BEOORDELEN: Diagnostische, module- en eindtoetsen om je voortgang bij te houden
• OEFENEN: Praktische oefeningen met realistische simulaties en Cloud Labs
• INZICHTEN VERKRIJGEN: realtime analyses en rapporten die uw leervoortgang, uitdagingen en aanbevolen onderwerpen om te herhalen belichten, zodat u de belangrijkste vaardigheden onder de knie krijgt

Kan ik deze cursus volgen naast mijn fulltime baan?

Ja! Deze cursus is ontworpen voor maximale flexibiliteit. De cursus wordt aangeboden in een online formaat dat u in uw eigen tempo kunt volgen, waardoor u op uw eigen gemak kunt leren en uw vaardigheden kunt verbeteren, wat het gemakkelijk maakt om dit te combineren met uw fulltime baan.

Wat is de implementatie van machine learning-modellen?

De implementatie van machine learning-modellen is het proces waarbij getrainde ML-modellen beschikbaar worden gemaakt in productieomgevingen, zodat ze voorspellingen kunnen genereren op basis van praktijkgegevens.

Is deze cursus geschikt voor beginners?

Ja. Basiskennis van machine learning en Python wordt aanbevolen, maar de cursus is zo ontworpen dat cursisten stap voor stap door de implementatieconcepten worden geleid.

Welke tools en technologieën ga ik leren?

Je werkt mogelijk met tools en concepten zoals:

• REST API's
• Flask of FastAPI
• Docker
• Cloudimplementatieplatforms
• CI/CD- en MLOps-workflows
• Technieken voor modelmonitoring

Waarom is ML-implementatie belangrijk?

Implementatie is wat machine learning-modellen omzet in echte bedrijfsoplossingen. Zonder implementatie kunnen modellen niet worden gebruikt in live applicaties of productiesystemen.

Krijg ik praktische oefeningen?

Ja. De cursus richt zich op praktische implementatie en helpt cursisten bij het implementeren en beheren van machine learning-modellen in realistische scenario's.

Voor welke functies is deze cursus nuttig?

Deze cursus is waardevol voor functies zoals:

• Machine Learning Engineer
• AI Engineer
• MLOps Engineer
• Data Scientist
• Backend Developer voor AI-systemen

Komt cloudimplementatie aan bod in de cursus?

Ja. De training introduceert implementatieconcepten voor cloud- en schaalbare productieomgevingen.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginners- tot gemiddeld niveau
• 5 uur aan on-demand video's
• 15 begeleide praktische oefeningen
• 16 automatisch beoordeelde toetsen
• 20 herhalingsquizzen
• 2 uitgebreide opdrachten
• 20+ uur aanbevolen studietijd
• 1 jaar toegang tot het leerplatform
• Certificaat van voltooiing inbegrepen