Course

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版

Google Cloud

このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するためのMLOpsツールとベストプラクティスについて詳しく説明します。MLOpsの核となるテクノロジーやGoogle Cloudアーキテクチャの構成、信頼性と再現性に優れたワークフローの実装などを学びます。

  • 効果的なMLOpsを支えるために必要な核となるテクノロジーを理解して活用する。
  • MLシステムの観点から最善のCI/CD手法を導入する。
  • Google Cloudアーキテクチャを構成してプロビジョニングし、信頼性と実効性の高いMLOps環境を実現する。
  • 信頼性と再現性に優れたトレーニングと推論ワークフローを実装する。

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Get Started / More Info
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版
Course Modules

このコースでは、MLOpsの導入、Vertex AIを使用したMLOps、Google Cloud PlatformとQwiklabsの利用、そしてまとめのモジュールで構成されています。

機械学習オペレーション(MLOps)へようこそ: スタートガイド

このモジュールでは、MLOpsの概要やML(機械学習)担当者の課題、MLのライフサイクル、自動化、MLOpsを使用する理由と条件などについて詳しく解説します。

ML オペレーションの採用

このモジュールでは、Vertex AIの概要、MLOpsの概要、MLOpsワークフローの支援、Vertex AIを使用したトレーニングとデプロイについて学びます。

Vertex AI と、Vertex AI での MLOps

このモジュールでは、Vertex AIを使用したMLOpsのワークフローの支援やTensorFlowモデルのトレーニングとデプロイについて実践的なラボも含めて学びます。

まとめ

このモジュールでは、コース全体のまとめと、参考資料について詳しく解説します。

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