12
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
12
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
These skills were generated by AI. Do you agree this course teaches these skills?
This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production.
Learners will get hands-on practice using Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
Course Info
Objectives
- Containerize ML workflows for reproducibility, reuse, and scalable training and inference on Google Cloud.
- Efficiently share, discover, and re-use ML features at scale while conducting reproducible ML experiments with Vertex AI Feature Store.
Prerequisites
- Proficiency with Python on topics covered in the Crash Course on Python.
- Prior experience with foundational machine learning concepts and building machine learning solutions on Google Cloud as covered in the Machine Learning on Google Cloud course.
Audience
Intermediate
Available languages
English, español (Latinoamérica), français, 日本語, 한국어 ve português (Brasil)
Bu kursu tamamladıktan sonra ne yapmam gerekiyor?
Bu kursu tamamladıktan sonra öğrenim yolunuzdaki ek içerikleri keşfedebilir veya öğrenim kataloğuna göz atabilirsiniz
Hangi rozetleri kazanabilirim?
Bir kursu tamamladığınızda tamamlama rozeti kazanırsınız. Rozetler profilinizde görünür ve sosyal ağlarınızda paylaşılabilir.
Bu kursa, talep iş ortaklarımızdan biri aracılığıyla katılmak ister misiniz?
Coursera ve Pluralsight'taki Google Cloud içeriklerini keşfedin
Bir eğitmen eşliğinde öğrenmeyi mi tercih ediyorsunuz?