or
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
पहला चैप्टर MLOps का परिचय देगा और बताएगा कि वे बिज़नेस के लिए क्यों ज़रूरी है जो एक साथ कई मशीन लर्निंग एप्लिकेशन डिज़ाइन, डेवलप, और ऑपरेट करना चाहते हैं। आप MLOps के मुख्य तत्वों, जैसे स्केलिंग और ऑटोमेशन, उनके फ़ायदे, और फिर भी MLOps चुनौतीपूर्ण क्यों रहता है, इसके बारे में सीखेंगे। आप यह भी जानेंगे कि टेक्नोलॉजी और मैनेजमेंट—दोनों दृष्टिकोणों से MLOps की यात्रा शुरू करने के लिए क्या चाहिए।
दूसरे चैप्टर में, आप डिज़ाइन से लेकर डेवलपमेंट, डिप्लॉयमेंट, और ऑपरेशंस तक पूरे MLOps लाइफ साइकल के बारे में सीखेंगे। आप जानेंगे कि प्रोडक्टिव मशीन लर्निंग एप्लिकेशन के लिए मॉनिटरिंग क्यों आवश्यक है और हमें मशीन लर्निंग मॉडलों को नियमित रूप से फिर से ट्रेन क्यों करना पड़ता है।
तीसरे चैप्टर में, आप थ्योरी से आगे बढ़कर प्रैक्टिकल पहलुओं पर जाएँगे और मशीन लर्निंग मॉडल डिप्लॉय करने की मुख्य चुनौतियाँ और जोखिम समझेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि MLOps टीमें सफलतापूर्वक कैसे ऑपरेट करती हैं और मैनेजमेंट सफलतापूर्वक मशीन लर्निंग को स्केल करने में क्या कर सकता है।
अंतिम चैप्टर में, हम बेस्ट प्रैक्टिस और बचने योग्य गलतियों पर चर्चा करके आपके बिज़नेस की MLOps यात्रा को सफलतापूर्वक शुरू करने का तरीका दिखाएँगे। अंत में, आप MLOps परिपक्वता के अलग-अलग स्तरों की समीक्षा करेंगे और एक वास्तविक केस स्टडी के साथ कोर्स पूरा करेंगे जिसमें क्रिटिकल प्रोडक्शन प्रोसेस के लिए मशीन लर्निंग एप्लिकेशन का डिज़ाइन, डेवलपमेंट, और ऑपरेशन शामिल है।
वर्तमान अभ्यास