Мой новый курс уже онлайн. Этот курс основан на нескольких других моих курсах на Pluralsight.
Идея в том, что когда вы публикуете собственное решение ИИ, это полдела. Следующая часть заключается в том, как вы «управляете этим», как в правильном программном проекте. В этом курсе я покажу, как использовать ML Ops для автоматизации всего процесса искусственного интеллекта от начала до конца, а также как управлять версиями и всем сопутствующим оборудованием. Я также объясню, как вы можете отслеживать и записывать данные реального мира, после того, как вы запустите свою модель в производство. И как вы можете затем использовать это, чтобы вернуть эти данные обратно в исходный набор данных, чтобы улучшить прогнозы.
Этот курс основан на ряде других моих курсов по Pluralsight, и я рекомендую смотреть их в следующей последовательности.
Первый, который вы должны посмотреть, — это Создание и интеграция ИИ со службами Azure. Как только вы хорошо разберетесь в этой теме, посмотрите Разработка моделей ИИ в Microsoft Azure. Затем освежите в памяти DevOps в моем курсе Azure DevOps: управление задачами и шаблонами и их модульность. А потом приходите смотреть этот курс.
