In dit eerste hoofdstuk maak je kennis met MLOps en waarom het nodig is voor bedrijven die meerdere machine learning-toepassingen tegelijk willen ontwerpen, ontwikkelen en beheren. Je leert over de belangrijkste elementen van MLOps, zoals opschalen en automatisering, de voordelen ervan en waarom MLOps toch uitdagend blijft. Ook verken je wat er nodig is om met MLOps te starten, zowel technologisch als organisatorisch. 

Wat is MLOps?

MLOps: een set praktijken om ...

Opties

Waar (van toepassing op MLOps)

Onwaar (niet van toepassing op MLOps)

Wat zijn kenmerken van MLOps?

De zakelijke argumenten voor MLOps

Relevante MLOps-velden

Hoe investeer je in MLOps

Een reden om in MLOps te investeren

Geen reden om in MLOps te investeren

Redenen om in MLOps te investeren

De basis leggen voor MLOps

MLOps-teamleden

Een randvoorwaarde voor MLOps

Geen randvoorwaarde voor MLOps

Randvoorwaarden voor MLOps

Elementen van succesvolle MLOps-teams

Optionele elementen van MLOps-teams

Elementen van MLOps

Introductie tot MLOps

In het tweede hoofdstuk leer je over de volledige MLOps-levenscyclus, van ontwerp tot ontwikkeling, uitrol en operatie. Je ontdekt waarom monitoren essentieel is voor productieve machine learning-toepassingen en waarom we machine learning-modellen regelmatig moeten hertrainen. 

MLOps van begin tot eind uitgelegd

Tien belangrijke stappen in de MLOps-levenscyclus

De belangrijkste fasen van een MLOps-toepassing

Belangrijke taken in de hoofd­fasen van MLOps

De ontwerpfase

Taken uit de ontwerpfase uitstellen

Blauwdruk voor succes: ontwerp je MLOps-project

De ontwikkelfase

Ontwikkeltaken

Rollen in de ontwikkelfase

Monitoring, opnieuw trainen en vervangen van MLOps-toepassingen

Kenmerken van de MLOps-levenscyclus

Individuele verantwoordelijkheden bij het ontwikkelen van een MLOps-usecase

De MLOps-levenscyclus

In het derde hoofdstuk ga je van theorie naar praktijk en ontdek je de belangrijkste uitdagingen en risico’s bij het uitrollen van machine learning-modellen. Je leert ook hoe MLOps-teams succesvol opereren en wat het management kan doen om het grootschalig inzetten van machine learning te stimuleren.  

Zakelijke uitdagingen en risico’s rond MLOps

Wat maakt MLOps uitdagend?

Traditionele software vs. MLOps

Potentiële MLOps‑bedrijfsrisico’s

Hoe MLOps-teams succesvol opereren

Teams in DevOps-stijl

Uitdagingen bij het implementeren van MLOps

De huidige stand van MLOps

Een onjuiste uitspraak over MLOps

Redenen waarom MLOps uitdagend is

MLOps: van theorie naar praktijk

In het laatste hoofdstuk ontdek je hoe je de MLOps-reis van je bedrijf succesvol kunt opstarten door best practices te bespreken en valkuilen te vermijden. Tot slot bekijk je de verschillende niveaus van MLOps-volwassenheid en rond je de cursus af met een praktijkcase over het ontwerpen, ontwikkelen en beheren van een machine learning-toepassing voor kritieke productieprocessen.


Hoe bedrijven volledig MLOps-ready kunnen worden

Geldige MLOps-KPI’s

Volgorde van deployment-volwassenheid

MLOps-volwassenheid

Best practices en valkuilen voor MLOps

Wat moeten we testen?

(Geen) best practice

MLOps-casestudy: winst verhogen met MLOps

Belangrijkste punten van de casestudy

Afronding

MLOps in de praktijk


Leer de essentiële concepten en praktijken van MLOps, een opkomende set tools en technieken om Machine Learning-toepassingen te automatiseren en op te schalen.

Het ontwikkelen van machine learning-modellen was vroeger een langdurige, handmatige klus, en de meeste modellen haalden de productie niet. Met MLOps kunnen bedrijven het ontwerpen, ontwikkelen en beheren van machine learning-modellen effectief opschalen en automatiseren.

In deze cursus leer je wat MLOps is en hoe je het kunt inzetten om een volledig volwassen machine learning-bedrijf te worden. Je ontdekt wat ervoor nodig is om met MLOps te werken: de tools, technieken en mensen die betrokken zijn, en hoe je veelvoorkomende valkuilen voorkomt.

Aan het einde van de cursus begrijp je grondig hoe je machine learning-toepassingen op schaal ontwerpt, ontwikkelt en beheert, en kun je de impact van machine learning op je bedrijf vergroten.

<h2>Ontdek MLOps voor bedrijven</h2>
Leer de belangrijkste concepten en praktijken van MLOps, een nieuwe set tools en technieken voor het automatiseren en opschalen van machine learning-toepassingen.

Het maken van machine learning-modellen was vroeger een langdurige handmatige klus, en de meeste modellen kwamen nooit in productie. Met MLOps kunnen bedrijven het ontwerp, de ontwikkeling en de werking van machine learning-modellen makkelijk opschalen en automatiseren.
<h2>Leer machine learning-operaties gebruiken in je bedrijf</h2>
In deze cursus leer je wat MLOps is en hoe je het kunt gebruiken om een echt volwassen machine learning-bedrijf te worden. Je leert over de vereisten voor MLOps, de tools, technieken en mensen die erbij betrokken zijn, en hoe je veelvoorkomende valkuilen kunt vermijden.

Je begint met het leren over de belangrijkste dingen van MLOps en waarom het zo belangrijk is voor bedrijven die meerdere machine learning-apps willen ontwerpen, ontwikkelen en gebruiken.
<h2>Ontdek de MLOps-levenscyclus</h2>
Vervolgens ga je de hele MLOps-cyclus bekijken, van ontwerp tot ontwikkeling, implementatie en gebruik. In hoofdstuk 3 leer je over de belangrijkste uitdagingen en risico's van het in de praktijk toepassen van machine learning-modellen.

Tot slot kijk je naar de beste praktijken en casestudy's voor het succesvol implementeren van MLOps in de praktijk.

Aan het einde van de cursus heb je een goed begrip van hoe je machine learning-toepassingen op grote schaal kunt ontwerpen, ontwikkelen en gebruiken, en kun je de impact van machine learning op je bedrijf benutten.


Machine Learning for Business

Ontdek MLOps, inclusief tools en praktijken voor automatisering en opschaling van machine learning.

MLOps voor bedrijven

Kom meer te weten over MLOps, inclusief de tools en methodes die je nodig hebt om machine learning-toepassingen te automatiseren en op te schalen.

MLOps-teamleden

MLOps voor bedrijven

Interactieve oefening met praktijkervaring