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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版
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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版
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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説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。
コース情報
目標
- 効果的な MLOps を支えるために必要なコア 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。
- 信頼性と実効性の高い MLOps 環境の実現に向けて Google Cloud アーキテクチャを構成してプロビジョニングする。
- 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。
前提条件
Machine Learning with Google Cloud を修了していること、または同等の経験があること
対象
ML プロトタイプから本番環境に迅速に移行して、ビジネスの成果を上げることを検討しているデータ サイエンティスト。機械学習エンジニアリングのスキル習得を目指しているソフトウェア エンジニア。Google Cloud の導入を考えている ML エンジニア。
使用できる言語
English、français、한국어、português (Brasil)、español (Latinoamérica)、日本語
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合