Introduktion till MLOps och dess växande betydelse
MLOps, en disciplin som har vuxit fram i skärningspunkten mellan DevOps, datahantering och maskininlärning, har snabbt blivit ett centralt område inom den moderna teknikvärlden. Till skillnad från traditionella system, utmärks maskininlärningssystem av sin experimentella natur, ett större antal ingående komponenter och en komplexitet som gör dem svårare att bygga och underhålla.
För de som har följt utvecklingen inom maskininlärning eller djupinlärning är MLOps förmodligen ett välbekant begrepp. Precis som DevOps representerar Machine Learning Operations (MLOps) ett avgörande steg för företag i dagens läge.
Även om MLOps delar vissa konceptuella likheter med DevOps, sker implementeringen på ett annat sätt. Det är en bransch i snabb tillväxt, och förväntningarna pekar mot att MLOps-marknaden kommer att nå 4 miljarder dollar i slutet av 2025.
Den ökande efterfrågan har lett till att många aspiranter ser fram emot att fördjupa sig i MLOps genom specialiserade utbildningar. Om du är en av dem, låt oss först utforska vad MLOps egentligen innebär och sedan undersöka några av de främsta kurserna som kan hjälpa dig att lära dig och bemästra området.
Vad är MLOps?
MLOps fungerar som en brygga som sammanför dataexperter och operationsspecialister genom en gemensam uppsättning tekniker. Det möjliggör automatisering av implementeringen av maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller i storskaliga produktionsmiljöer, vilket leder till förbättrad kvalitet och effektivare hanteringsprocesser. Dessutom underlättar MLOps anpassningen av modeller till affärsbehov och gällande regelverk.
Tack vare MLOps kan högpresterande ML-applikationer lanseras kontinuerligt i produktionsmiljöer, i stor skala. ML-system har unika krav som motiverar en ny livscykel parallell med befintliga SDLC- och CI/CD-processer, vilket ger mer effektiva arbetsflöden och bättre resultat.
MLOps-processen innefattar följande faser:
- Dataanalys
- Datatransformation och förberedelse
- Modellträning och utveckling
- Modellvalidering
För att bli framgångsrik inom MLOps krävs omfattande kunskaper. En specialiserad MLOps-kurs kan ge dig just den djupare förståelsen som du behöver.
Varför välja en specialiseringskurs i MLOps?
Data utgör grunden för alla program, vilket gör att maskininlärning skiljer sig från traditionell mjukvara. Fokus för koden ligger på datahantering snarare än applikationens funktionalitet. Dessutom är ML-system dynamiska och i ständig utveckling.
Arbetet börjar inte när modellerna väl har tagits i bruk. Produktionsmodeller kräver kontinuerlig övervakning, omträning och omdistribution som svar på förändrade datamönster för att upprätthålla optimal prestanda. Implementeringen av maskininlärning kräver oftast expertis inom tekniska områden såsom mjukvaruutveckling och DevOps.
I en typisk MLOps-utbildning kombineras de grundläggande principerna för maskininlärning med praktiska kunskaper om modern mjukvaruutveckling och ingenjörsroller för att skapa produktionsklara maskininlärningslösningar. Du får lära dig om potentialen, utmaningarna och effekterna av maskininlärningsteknik inom olika utvecklings- och produktionsmiljöer. Efter avslutad kurs kan du skapa innovativa AI-lösningar och ta itu med verkliga problem. Du kommer även vara rustad för att:
- Skapa ett komplett ML-produktionssystem, inklusive projektplanering, datakrav, modelleringstekniker och implementering
- Utveckla en baslinjemodell, hantera idédrift och konstruera prototyper.
- Lära dig att designa datapipelines för att samla in, bearbeta och validera data
- Använda TensorFlow Extended för att genomföra funktionsutveckling, transformation och urval
- Använda verktyg för dataursprung och metadatahantering, skapa en datalivscykel och hantera affärsdatascheman för att spåra datautveckling
Onlinekurser i MLOps erbjuder ofta möjligheter att delta i projekt där du kan arbeta med verkliga exempel och implementera lösningar i olika filer, exempelvis MLOps ZoomCamp.
MLOps Betydelse för Karriärmöjligheter
Konkurrensen är hård inom datavetenskap, och varje år väljer tusentals studenter detta område på grund av de utmärkta karriärmöjligheter det erbjuder. Även om MLOps är mindre känt än datavetenskap, är lönerna på jämförbar nivå. I USA ligger medianlönen för en dataforskare på cirka 119 000 USD, medan MLOps-ingenjörer i genomsnitt tjänar runt 90 529 USD.
MLOps kan hjälpa organisationer av alla typer och storlekar att utveckla effektiva strategier och hantera sin framtida utveckling. Som ett resultat av detta växer betydelsen av tekniken i takt med att data och teknik fortsätter att utvecklas.
Som MLOps-ingenjör kommer du att arbeta med olika uppgifter, som att installera maskininlärningsmodeller och säkerställa deras drift i produktionsmiljöer. Det krävs att du har en god förståelse för de maskininlärningsalgoritmer som modellerna bygger på för att kunna implementera dem effektivt.
Hur fungerar en MLOps-specialiseringskurs?
MLOps-utbildningar kan ge studenterna både praktiska och teoretiska färdigheter. Så här fungerar det:
Registrering
Du kan registrera dig till en onlinekurs i MLOps när du har valt den kurs som passar dig bäst. När du väl har registrerat dig är du en fullvärdig medlem i kursen.
Du har flexibiliteten att avsluta kursen, pausa dina studier eller avbryta din prenumeration. Du får också en överskådlig instrumentpanel där du kan följa dina framsteg och kursanmälningar.
Praktiskt projekt
Varje specialisering inkluderar vanligtvis ett praktiskt projekt som måste genomföras för att slutföra MLOps-utbildningen och få ett certifikat. Du behöver dock slutföra alla andra kurser innan du kan påbörja projektet, så att du har de nödvändiga kunskaperna för att tillämpa det på projektet.
Certifikat
När du har slutfört kursen får du ett certifikat som kan användas för att stärka din profil hos potentiella arbetsgivare och hjälpa dig att få ditt drömjobb.
Låt oss nu titta på några av de bästa MLOps-kurserna som finns tillgängliga.
MLOps-kurser att överväga
MLOps Fundamentals: CI/CD/CT Pipelines of ML: Udemy
Denna Udemy-kurs går igenom grunderna i MLOps och hur MLOps löser utmaningar med traditionell ML samtidigt som anpassningsförmågan och automatiseringen av ML-processer förbättras.
Kursen omfattar:
- De grundläggande värderingarna och principerna bakom MLOps
- Pipelines för kontinuerlig leverans, kontinuerlig träning och kontinuerlig integration i MLOps
- MLOps mognadsnivåer
- Jämförelser av MLOps-plattformar och verktyg
Kursen riktar sig till dataexperter, ML-ingenjörer, DevOps-ingenjörer och andra som vill förstå konceptet MLOps.
Utplacering av maskininlärningsmodeller: Udemy
Denna Udemy-kurs lär dig att flytta maskininlärningsmodeller från forskningsstadiet till en fullt integrerad lösning. Kursen går även in på hur modellimplementering kan vara värdefull för din karriär.
Du får lära dig varje steg i processen, från att bygga en modell i forskningsmiljön till att omvandla Jupyter-anteckningsböcker till produktionskod, skapa paket, publicera dem som API:er och implementera kontinuerlig leverans genom underhållande videolektioner.
Instruktören kommer att diskutera reproducerbarhet, dess betydelse och hur man använder versionshantering, kodlager och Docker för att maximera reproducerbarheten under implementeringen. Du får även lära dig att distribuera maskininlärningsmodeller från Jupyter till molnplattformar och infrastruktur, samtidigt som du tar hänsyn till CI/CD.
Denna kurs är lämplig för:
- Dataexperter som vill ta i bruk sin första maskininlärningsmodell
- Dataforskare som vill bli bättre på modellimplementering
- Mjukvaruutvecklare som vill gå över till maskininlärning
MLOps Fundamentals: Coursera
Denna Coursera-kurs går igenom MLOps-verktyg som används för att implementera, utvärdera, driva och övervaka produktionsbaserade ML-system i Google Cloud.
Kursen fokuserar på driftsättning, testning, övervakning och automatisering av ML-system. ML-experter kan använda verktyg för modellutvärdering och kontinuerlig utveckling. Genom samarbete med dataforskare kan man implementera de modeller som presterar bäst i snabbare takt.
Du kommer bland annat att lära dig:
- Implementera de tekniker som krävs för effektiva MLOps
- Tillämpa de bästa CI/CD-metoderna för hantering av ML-system
- Konfigurera och anpassa Google Cloud-miljöer för tillförlitliga och effektiva MLOps
- Implementera tillförlitliga och reproducerbara arbetsflöden för träning och slutsatser
MLOps Inriktning: Coursera
Denna MLOps-kurs på Coursera täcker grundläggande maskininlärningsprinciper, samt praktiska kunskaper om modern mjukvaruutveckling och ingenjörsroller för att skapa produktionsklara maskininlärningslösningar.
Kursen täcker olika områden, som konceptualisering, skapande och underhåll av integrerade system som kontinuerligt körs i produktion. Kursen lär ut hur produktionssystem ska hantera kontinuerligt föränderliga data, vilket skiljer sig från typisk maskininlärningsmodellering.
Du kommer att lära dig:
- Skapa ett komplett ML-produktionssystem, inklusive projektplanering, datakrav, modelleringstekniker och implementering
- Utveckla en baslinjemodell, hantera idédrift och konstruera en prototyp för en produktionsbaserad maskininlärningsapplikation
- Använda TensorFlow Extended för att genomföra utveckling och transformation
- Använda verktyg för dataursprung och metadatahantering, skapa en datalivscykel och hantera affärsdatascheman för att spåra datautveckling
MLOps certifieringsutbildning: CloudxLab
CloudxLab erbjuder denna MLOps-certifieringskurs. Kursen fokuserar på de metoder, färdigheter och expertis som krävs för att utveckla, implementera och övervaka maskininlärningsmodeller.
Efter att ha tränat en maskininlärningsmodell är nästa utmaning att distribuera och skala den i produktion så att fler användare kan nyttja den. Du får lära dig att effektivt använda de tillhörande verktygen och metoderna genom praktisk inlärning.
En förståelse för maskininlärning och djupinlärning är viktigt, men du behöver också gedigen kunskap om produktionsteknik. Den här kursen fokuserar både på maskininlärning och metoder för djupinlärning och ger dig även erfarenhet av DevOps-teknik. Efter avslutad kurs kommer studenterna kunna:
- Skapa ett maskininlärningssystem från början till slut
- Förstå projektomfattning, datakrav, modellering och implementering
- Skapa pipelines för att förbättra modellträningsprocessen
- Hantera affärsutmaningar med hjälp av olika tekniker för maskininlärning och djupinlärning
- Använda Spark MLlib för distribuerad modellträning
- Använda CI/CD-pipelines för att distribuera maskininlärningsmodeller till produktionsmiljöer
Certifierad MLOps-kursutbildning: 360 DigiTMG
Denna MLOps-kurs täcker implementering av maskininlärningsmodeller i stor skala. Utbildningen är utvecklad med tanke på utmaningarna man möter vid implementering av maskininlärningsprojekt i verkliga miljöer.
ML-ingenjörer stöter på olika utmaningar i ett projekt, exempelvis i hur man ”operationaliserar” och ”producerar” kod. Att distribuera ML-modeller snabbt och effektivt kan vara svårt eftersom det inte finns någon standardplattform eller vägledning som det finns i andra mjukvaruutvecklingsprojekt.
Den här kursen kommer att lära dig:
- Efterfrågan på MLOps inom datavetenskapsområdet
- Docker och fördelarna med containerisering
- TensorFlow Extended (TFX) och dess olika delar
MLOps Engineering på AWS
Denna MLOps-kurs från AWS hjälper dig att lära dig och tillämpa DevOps-metoder samtidigt som du tränar och distribuerar ML-modeller med hjälp av MLOps Engineering på AWS.
Du kommer även att lära dig att samarbeta i team och utnyttja verktyg, automatisering, processer och teamarbete för att stödja utvecklare, driftspersonal, DevOps-ingenjörer och ML-dataplattformsingenjörer som ansvarar för att operationalisera ML-modeller.
Efter avslutad kurs kommer du att kunna skapa en MLOps-handlingsplan för din organisation och gå från studier till handling.
Yrkescertifikat i MLOps med AWS: EdX
Denna EdX-kurs är ett bra alternativ för ML-entusiaster. Genom kursen Machine Learning Operations with Amazon Web Services kommer du att lära dig hur du integrerar datateknik och datavetenskap för att distribuera maskininlärningsmodeller.
Det mesta av arbetet med att implementera AI-modeller handlar inte om själva modellutvecklingen. Kursplanen introducerar dig till samarbete med dataexperter och implementering av maskininlärningsmodeller som kan lära sig av data och generera förutsägelser. Denna process är ofta automatiserad, vilket kräver expertis inom MLOps och AI-ingenjörskonst.
Kursen hjälper dig även att lära dig hur du bygger en pipeline för att övervaka flera operativa punkter, såsom inkommande data och beslutsresultat.
MLOps kurscertifiering: igmGuru
Denna MLOps-kurs från igmGuru syftar till att lära deltagarna att skapa maskininlärningsmodeller för massproduktion.
Deltagarna får en djupare förståelse för hur man använder olika verktyg och produktionstekniker för maskininlärning. Kursen ger den exponering för MLOps grunder som du behöver för att bli expert, vilket är avgörande för en framgångsrik karriär inom AI.
MLOps Fundamentals: PluralSight
Den här kursen från PluralSight ger djupgående kunskaper om standardmetoder för att distribuera, utvärdera, övervaka och driva ML-integrerade system.
Studenterna får lära sig om olika verktyg för maskininlärning och hur de används i praktiken. Kursen hjälper yrkesverksamma att integrera ett ML-system med affärsprocesser.
Du kommer även att lära dig att testa och övervaka ML-system för att förbättra prestanda och åtgärda tekniska fel. PluralSight erbjuder en kostnadsfri testversion av den här onlinekursen. Om du gillar gratisversionen och vill fortsätta, kan du köpa premiumversionen. Den kostnadsfria provperioden är på tio dagar och inkluderar endast inledningen av kursen.
Sammanfattning
Maskininlärning (ML) är en banbrytande teknik som gör maskiner smartare och kan fatta självständiga beslut. Tidigare fungerade maskiner efter mänsklig inmatning, men ett ML-integrerat system kan fungera autonomt utan mänsklig inblandning och fortsätter att förbättra sin prestanda med tiden genom att analysera data och lära sig.
Om du är intresserad av datavetenskap är det viktigt att lära sig om ML Operations (MLOps). Genom en MLOps-kurs kan du lära dig grunderna i ML-verksamheter och reda ut eventuella tvivel eller missuppfattningar. Det hjälper dig också att få ett bra jobb och tjäna en bra lön.
Välj en passande MLOps-kurs från listan ovan, registrera dig och börja lära dig.