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 Maryland o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Maryland.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
MD, Baltimore - Legg Mason Tower
100 International Drive 23rd Floor, Baltimore, united states, 21202
Un rascacielos de vidrio de última generación de 24 pisos que se encuentra en el borde del Inner Harbor de Baltimore es el ...
Un rascacielos de vidrio de última generación de 24 pisos que se encuentra en el borde del Inner Harbor de Baltimore es el hogar emblemático de la oficina de Legg Mason. Está ubicado en el piso 23 de este desarrollo de oficinas Clase-A, diseñado por arquitectos de renombre mundial y cuenta con vistas panorámicas. El espacio de oficina se beneficia de las credenciales 'verdes' LEED de la torre, la proximidad a la Interestatal 83 y las excelentes comodidades en el lugar. Inner Harbor es el principal destino comercial y turístico en Baltimore y forma parte del área del centro, la base de muchas empresas clave.
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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