ປະຕິວັດວິທີການຂອງທ່ານຕໍ່ກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບ MLOps ໃນ Google Cloud
ໂລກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມກ້າວຫນ້າໃນຄວາມໄວ warp, ແລະດ້ວຍມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີການຄຸ້ມຄອງແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນການຜະລິດ. ການຝຶກອົບຮົມ "ການດໍາເນີນງານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (MLOps): ຂັ້ນຕອນທໍາອິດ" ໃນ Google Cloud ຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການນີ້. ມັນ immerses ທ່ານໃນເຄື່ອງມື MLOps ແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການນໍາໃຊ້, ການປະເມີນຜົນ, ການຕິດຕາມແລະປະຕິບັດລະບົບ ML ໃນການຜະລິດ.
MLOps ແມ່ນລະບຽບວິໄນທີ່ສຸມໃສ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ, ການທົດສອບ, ການຕິດຕາມແລະອັດຕະໂນມັດຂອງລະບົບ ML ໃນການຜະລິດ. ການຝຶກອົບຮົມນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບວິສະວະກອນທີ່ຕ້ອງການປັບປຸງແບບຈໍາລອງທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ມັນຍັງມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການປະຕິບັດການແກ້ໄຂ ML ທີ່ມີປະສິດທິພາບຢ່າງໄວວາ.
ການຝຶກອົບຮົມເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການແນະນໍາກ່ຽວກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ ML ແລະແນວຄວາມຄິດຂອງ DevOps ທີ່ໃຊ້ກັບ ML. ພວກເຮົາກວມເອົາ 3 ໄລຍະຂອງວົງຈອນຊີວິດ ML ແລະຜົນປະໂຫຍດຂອງການອັດຕະໂນມັດຂະບວນການສໍາລັບປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.
ຫນຶ່ງໃນຈຸດເດັ່ນແມ່ນການສຸມໃສ່ Vertex AI, ແພລະຕະຟອມປະສົມປະສານຂອງ Google Cloud ສໍາລັບ ML. ພວກເຮົາອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງແພລະຕະຟອມດັ່ງກ່າວມີຄວາມສໍາຄັນແລະວິທີການ Vertex AI ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນຂະບວນການເຮັດວຽກ. ການຝຶກອົບຮົມປະກອບມີວິດີໂອ, ການອ່ານແລະແບບສອບຖາມເພື່ອປະເມີນຄວາມຮູ້ຂອງເຈົ້າ.
ໃນສັ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມນີ້ສະຫນອງທັດສະນະທີ່ສົມບູນແບບຂອງ MLOps ເພື່ອປະສົມປະສານທັກສະເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃນວຽກງານຂອງທ່ານແລະນໍາໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂ ML ທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະມີໂຄງສ້າງຫຼາຍຂຶ້ນ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນວິສະວະກອນ ຫຼືນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ນີ້ແມ່ນບາດກ້າວທີ່ສຳຄັນຕໍ່ກັບການຊໍານິຊໍານານການດໍາເນີນງານ ML ໃນການຜະລິດ.
ເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂອງທ່ານດ້ວຍ Vertex AI.
ມາສຳຫຼວດ Vertex AI ໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ. ອົງປະກອບຫຼັກຂອງການຝຶກອົບຮົມຄັ້ງນີ້. Vertex AI ເປັນແພລດຟອມລວມຂອງ Google Cloud ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນປະຕິວັດວິທີການທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານ ML ນຳໃຊ້ ແລະຈັດການຮູບແບບຂອງເຂົາເຈົ້າ.
Vertex AI ໂດດເດັ່ນສໍາລັບຄວາມສາມາດຂອງມັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກງ່າຍຂຶ້ນ. ເວທີນີ້ສະເຫນີໃຫ້ວິສະວະກອນແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ພວກເຂົາສາມາດພັດທະນາ, ນຳໃຊ້ ແລະຈັດການແບບຈໍາລອງ ML ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ດ້ວຍ Vertex AI, ຜູ້ໃຊ້ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການລວມເຂົ້າກັນ. ຈາກທຸກຂັ້ນຕອນຂອງວົງຈອນຊີວິດ ML. ຈາກການອອກແບບເພື່ອການຜະລິດ.
ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຂອງ Vertex AI ແມ່ນຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງມັນ. ເວທີມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມຕ້ອງການແລະລະດັບທັກສະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ດັ່ງນັ້ນຜູ້ໃຊ້ສາມາດເລືອກວິທີການອັດຕະໂນມັດຫຼືປັບແຕ່ງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງສົມບູນ. ສໍາລັບການພັດທະນາຕົວແບບ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານ ML ຫຼືຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. Vertex AI ມີຊັບພະຍາກອນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າ.
ການຝຶກອົບຮົມຂັ້ນຕອນທໍາອິດ MLOps ຊີ້ໃຫ້ເຫັນ Vertex AI. ໃນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ ML. ພວກເຮົາຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ເວທີນີ້ສາມາດຊ່ວຍໄດ້. ເພື່ອອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ຊ້ໍາກັນ. ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບ. ແລະເລັ່ງການນໍາໃຊ້. Vertex AI ຍັງເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຕິດຕາມແລະຈັດການແບບຈໍາລອງໃນການຜະລິດ. ນີ້ຮັບປະກັນການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດແລະການບໍາລຸງຮັກສາງ່າຍດາຍ.
ເສີມສ້າງອາຊີບ ML ຂອງທ່ານດ້ວຍການຝຶກອົບຮົມ Google Cloud MLOps
ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນວິສະວະກອນ ML, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ຫຼື ໄອທີ ທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຊ່ຽວຊານ, ການຝຶກອົບຮົມນີ້ສະຫນອງເຄື່ອງມືທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າ.
ການປະຕິບັດການຊໍານິຊໍານານຂອງ ML ໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງຈໍາເປັນໃນຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີ. ດ້ວຍການເຕີບໃຫຍ່ຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຫຼາຍໆອຸດສາຫະກໍາ, ການຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້, ການຄຸ້ມຄອງແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບຈໍາລອງ ML ໃນການຜະລິດບໍ່ເຄີຍມີມູນຄ່າຫຼາຍກວ່ານີ້. ການຝຶກອົບຮົມນີ້ກະກຽມທ່ານເພື່ອຕອບສະຫນອງສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້.
ໂດຍການປະຕິບັດຕາມມັນ, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານຂອງ MLOps ແລະວິທີການນໍາໃຊ້ພວກມັນໃນການປະຕິບັດ. ພວກເຮົາກວມເອົາດ້ານທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນການນໍາໃຊ້ປະສິດທິຜົນ, ການຕິດຕາມກວດກາແລະການປັບປຸງຮູບແບບ ML. ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນການແກ້ໄຂ ML ມີປະສິດທິພາບ, ເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະ ທົນທານເມື່ອຖືກນຳໃຊ້.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມເນັ້ນໃສ່ Vertex AI, ໃຫ້ທ່ານມີປະສົບການໃນມືກັບຫນຶ່ງໃນເວທີ ML ທີ່ກ້າວຫນ້າທີ່ສຸດ. ປະສົບການພາກສະຫນາມນີ້ແມ່ນບໍ່ມີຄ່າເພາະວ່າມັນກະກຽມໃຫ້ທ່ານເຮັດວຽກກັບເຄື່ອງມືທີ່ທ່ານຈະພົບເຫັນໃນທຸລະກິດ.
ສຸດທ້າຍ, ການຝຶກອົບຮົມນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຕິດຕາມແນວໂນ້ມແລະການປະຕິບັດຫລ້າສຸດໃນ ML. ໃນຂະນະທີ່ຂະແຫນງການດັ່ງກ່າວພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຮູ້ກ່ຽວກັບນະວັດຕະ ກຳ ລ້າສຸດເພື່ອຮັກສາຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະຊອກຫາຄວາມຮູ້ຂອງທ່ານໃຫ້ເລິກເຊິ່ງຫຼືມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ມັນສະແດງເຖິງການລົງທຶນທີ່ມີຄຸນຄ່າ.
