iX-Workshop: Reproduzierbare Machine-Learning-Workflows mit git, dvc, mlflow
Mit Open-Source-Tools einen modernen Entwickler-Stack fĂĽr Machine Learning fĂĽr den Produktiveinsatz aufsetzen: Online an vier aufeinanderfolgenden Vormittagen.
Machine-Learning-Workflows mit git, dvc, MLflow richtet sich an Software-Entwickelnde, die bereits mit den Grundlagen von Machine Learning und KI vertraut sind, und nun den Einstieg in die Entwicklung versionierbarer Modelle mit reproduzierbaren Ergebnissen suchen. In dieser Online-Schulung lernen Sie an vier aufeinanderfolgenden Vormittagen, wie Sie einen modernen Entwickler-Stack fĂĽr maschinelles Lernen aufbauen und fĂĽr die Integration in die Unternehmenspraxis vorbereiten.
Modelle und Code versionierbar und reproduzierbar gestalten
Sie lernen, wie Sie Versionierungswerkzeuge wie git und dvc nutzen, um nicht nur Code, sondern auch Daten und ML-Modelle zu versionieren und reproduzierbar und teilbar zu machen. Mit dem Lifecycle-Management-Tool MLflow erstellen Sie Data-Science-Abläufe, mit denen Sie Modelle definieren, parametrisieren, validieren und analysieren.
Der letzte Workshop-Tag fĂĽhrt in die Modell-Optimierung fĂĽr den Praxiseinsatz ein, in Hyperparameter-Tuning, sowie in Automatisierung mit Docker und CI/CD-Pipelines und in kontinuierliches Monitoring. Zum Schluss gehen die Trainer auf die kommerziellen Angebote der groĂźen Cloud-Provider ein.
Philipp Braunhart und Moustapha Karaki kommen als Machine Learning Engineers aus der Praxis und beantworten in diesem Workshop auch Ihre konkreten Fragen. Dank der geringen Teilnehmerzahl von maximal 15 Personen bietet die Schulung dafür viele Möglichkeiten.
- Weitere Informationen und Anmeldung: Machine-Learning-Workflows mit git, dvc, MLflow – Online-Workshop an vier Vormittagen, 4. – 7. April 2022.
(akl)
