Kursplan
Introduktion
Historia, evolution och trender för Machine Learning
Big Datas roll i Machine Learning
Infrastruktur för hantering Big Data
Använda historiska data och realtidsdata för att förutsäga beteende
Fallstudie: Machine Learning Across Industries
Utvärdera befintliga applikationer och funktioner
Uppfostran för Machine Learning
Verktyg för implementering Machine Learning
Moln vs on-premise tjänster
Förstå Data Middle Backend
Översikt över Data Mining och analys
Kombinera Machine Learning med Data Mining
Fallstudie: Implementering av Intelligent Applications för att leverera personliga upplevelser till användare
Sammanfattning och slutsats
Krav
- En förståelse för databasbegrepp
- Erfarenhet av utveckling av mjukvaruapplikationer
Publik
- Utvecklare
Vittnesmål (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.