Von Datenmanagement bis zur fortgeschrittenen Modellüberwachung.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
16 UE
Ziele/Bildungsabschluss:
Fachwissen in MLOps: Erlangung von spezialisiertem Wissen über Prozesse, Tools und Techniken in Machine Learning Operations.
Praktische Fähigkeiten: Erwerb von Fertigkeiten in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen durch praktische Übungen mit Tools wie ScikitLearn und Keras.
Verständnis für komplexe Workflows: Tiefgreifendes Verständnis des Aufbaus effektiver Datenpipelines und Automatisierungsprozesse.
Optimierung von ML-Projekten: Steigerung der Effizienz und Effektivität von ML-Projekten durch moderne Praktiken der Modellüberwachung und des Qualitätsmanagements.
Innovationsführerschaft: Fähigkeit, fortschrittliche ML-Strategien und -Frameworks zu implementieren und somit Innovationen in der eigenen Organisation voranzutreiben.
Zielgruppe:
Einsteiger in das Thema MLOps
Seminarkennung:
K950S32231N2522345
Anbieterinformationen
TÜV Rheinland Akademie GmbH
Herr TÜV Rheinland Akademie GmbH Alboinstraße 56
12103 Berlin
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