Corsi di formazione su MLflow condotti da un formatore locale in diretta a Italia.
Schema generale del corso MLflow
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
21 hours
MLflow è una piattaforma open source per semplificare e gestire il ciclo di vita dell'apprendimento automatico. Supporta qualsiasi ML (apprendimento automatico) biblioteca, algoritmo, strumento di implementazione o linguaggio. Basta aggiungere MLflow al codice ML esistente per condividere il codice in qualsiasi libreria ML utilizzata all'interno della tua organizzazione.
Questo allenamento diretto da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto a scienziati dei dati che vogliono andare oltre la costruzione di modelli ML e ottimizzare il processo di creazione, tracciamento e implementazione del modello ML.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare MLflow e correlate biblioteche e framework ML. Valutare l'importanza della tracciabilità, riproducibilità e applicabilità di un modello ML Applicare i modelli ML su diverse nuvole pubbliche, piattaforme o server on-premise. Scalare il processo di implementazione ML per accogliere più utenti che collaborano su un progetto. Crea un registro centrale per sperimentare, riprodurre e implementare i modelli ML.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Questo allenamento diretto da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto a scienziati dei dati che vogliono andare oltre la costruzione di modelli ML e ottimizzare il processo di creazione, tracciamento e implementazione del modello ML.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare MLflow e correlate biblioteche e framework ML. Valutare l'importanza della tracciabilità, riproducibilità e applicabilità di un modello ML Applicare i modelli ML su diverse nuvole pubbliche, piattaforme o server on-premise. Scalare il processo di implementazione ML per accogliere più utenti che collaborano su un progetto. Crea un registro centrale per sperimentare, riprodurre e implementare i modelli ML.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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