KPI MLOps yang Valid

Sering dikatakan bahwa hanya hal yang diukur yang dapat dikelola. Karena itu, mari pikirkan cara mengukur kinerja tim MLOps kita. Pernyataan manakah yang bukan pernyataan yang baik untuk kemungkinan key performance indicator (KPI) MLOps?

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

MLOps untuk Bisnis

Latihan interaktif langsung

Ubah teori menjadi aksi dengan salah satu latihan interaktif kami

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

MLOps untuk Bisnis

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

Mulai Kursus Gratis

Bab pertama akan memperkenalkan MLOps dan mengapa hal ini diperlukan bagi bisnis yang ingin merancang, mengembangkan, dan mengoperasikan banyak aplikasi machine learning secara bersamaan. Anda akan mempelajari elemen utama MLOps, seperti penskalaan dan otomatisasi, manfaatnya, serta mengapa MLOps tetap menantang. Anda juga akan mengeksplorasi apa yang diperlukan untuk memulai perjalanan MLOps baik dari perspektif teknologi maupun manajerial.

Exercise 1: Apa itu MLOps?Exercise 2: MLOps: serangkaian praktik untuk ...Exercise 3: Apa saja karakteristik MLOps?Exercise 4: Alasan bisnis untuk MLOps Exercise 5: Bidang-bidang terkait MLOps Exercise 6: Cara berinvestasi dalam MLOps Exercise 7: Alasan untuk berinvestasi dalam MLOps Exercise 8: Meletakkan fondasi untuk MLOps Exercise 9: Anggota tim MLOps Exercise 10: Prasyarat MLOps Exercise 11: Elemen MLOps

Pada bab kedua, Anda akan mempelajari seluruh siklus hidup MLOps dari perancangan hingga pengembangan, penerapan, dan operasional. Anda akan memahami mengapa pemantauan penting bagi aplikasi machine learning yang produktif dan mengapa kita harus melatih ulang model machine learning secara berkala.

Exercise 1: Penjelasan MLOps dari awal hingga akhir Exercise 2: Sepuluh langkah penting dalam siklus hidup MLOps Exercise 3: Tahapan utama dalam sebuah aplikasi MLOps Exercise 4: Tugas penting di tahapan utama MLOps Exercise 5: Fase perancangan Exercise 6: Menunda tugas pada fase desain Exercise 7: Cetak Biru untuk Sukses: Merancang Proyek MLOps Anda Exercise 8: Fase pengembangan Exercise 9: Tugas pengembangan Exercise 10: Peran dalam fase pengembangan Exercise 11: Pemantauan, pelatihan ulang, dan penggantian aplikasi MLOps Exercise 12: Karakteristik siklus hidup MLOps Exercise 13: Tanggung jawab individu dalam mengembangkan use case MLOps Exercise 14: Siklus hidup MLOps

Pada bab ketiga, Anda akan beralih dari teori ke praktik dan menemukan tantangan serta risiko utama dalam menerapkan model machine learning. Anda juga akan mempelajari bagaimana tim MLOps beroperasi dengan sukses dan apa yang dapat dilakukan manajemen untuk mendorong penskalaan machine learning yang berhasil.

Exercise 1: Tantangan bisnis dan risiko terkait MLOps Exercise 2: Apa yang membuat MLOps menantang?Exercise 3: Perangkat lunak tradisional vs. MLOps Exercise 4: Potensi risiko bisnis MLOps Exercise 5: Cara Tim MLOps Beroperasi dengan Sukses Exercise 6: Tim bergaya DevOps Exercise 7: Tantangan dalam menerapkan MLOps Exercise 8: Kondisi MLOps Saat Ini Exercise 9: Pernyataan yang keliru tentang MLOps Exercise 10: Alasan MLOps itu menantang

Bab terakhir akan menunjukkan cara memulai perjalanan MLOps bisnis Anda dengan sukses dengan membahas praktik terbaik dan jebakan yang perlu dihindari. Terakhir, Anda akan meninjau berbagai tingkat kematangan MLOps dan menutup kursus dengan studi kasus nyata tentang merancang, mengembangkan, dan mengoperasikan aplikasi machine learning untuk proses produksi yang kritis.

Exercise 1: Cara bisnis menjadi sepenuhnya siap untuk MLOps Exercise 2: KPI MLOps yang Valid

Latihan Saat Ini

Exercise 3: Urutkan tingkat kematangan deployment Exercise 4: Tingkat kematangan MLOps Exercise 5: Praktik terbaik dan jebakan dalam MLOps Exercise 6: Apa yang perlu kita uji?Exercise 7: (Bukan) Praktik terbaik Exercise 8: Studi kasus MLOps: Meningkatkan keuntungan dengan MLOps Exercise 9: Poin-poin kunci dari studi kasus Exercise 10: Rangkuman