En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de MLflow dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica interactiva cómo usar MLflow para agilizar y administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
La capacitación MLflow está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Chicago o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Chicago.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
IL, Chicago - CBD - West Loop Riverside Plaza Center
10 South Riverside Plaza Suite 875, Chicago, united states, 60606
El Centro CBD West Loop Riverside Plaza es un edificio único y recientemente renovado que enfrenta al río Chicago. Ubicado ...
El Centro CBD West Loop Riverside Plaza es un edificio único y recientemente renovado que enfrenta al río Chicago. Ubicado en las afueras del Loop, este centro es excelente para los viajeros desde los suburbios, con la estación de tren Ogilvie y Union Station a dos cuadras de distancia. Las comodidades incluyen una sala de negocios mejorada con dos Thinkpods para ayudarlo a concentrarse, un gimnasio y dos restaurantes de servicio completo en el lugar. Nuestra sala de reuniones para 42 personas es ideal para todo tipo de sesiones de capacitación.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
Apreciar la importancia de la capacidad de
seguimiento, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.
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