Machine Learning na produkcji

Tytuł: Machine Learning na produkcji
Kod: ml-prod
Kategoria: Machine Learning i AI
Forma: 40% wykłady / 60% warsztaty
Czas trwania: 3 dni
Zapisy: Indywidualne zamówienie i dopasowanie dla grupy.
Logistyka: W siedzibie klienta lub w innym dowolnym miejscu.

Wytwarzanie usług uczenia maszynowego znacząco różni się od wytwarzania i wdrażania klasycznego oprogramowania.

Gdzie leży różnica? W klasycznym oprogramowaniu wdrażanie nowej wersji aplikacji zależy od zmian w kodzie. W usługach ML trzeba uwzględnić jeszcze zmiany w zbiorze danych.

W konsekwencji, chcąc dostarczać dojrzałe usługi ML, należy zatroszczyć się o nieobecne w klasycznym oprogramowaniu:

  • zarządzanie eksperymentami
  • cykliczne trenowanie modeli na zdalnym środowisku
  • kontrolę nad dryfem danych
  • interpretowanie predykcji

Celem szkolenia jest pokazanie powyższych różnic w praktyce i implementacja kompletnej usługi ML z wykorzystaniem dobrych praktyk.

Podczas szkolenia pokażemy typowe błędy popełniane we wdrażaniu projektów uczenia maszynowego, zobaczymy ich konsekwencję, a także zaproponujemy i zaimplementujemy sposoby na radzenie sobie z nimi. W ćwiczeniach skupimy się na serwisach w chmurze AWS, która posiada najdojrzalszy wachlarz usług do budowy rozwiązań ML.

W ramach szkolenia wszystkie ćwiczenia będą prowadzić nas do jednego celu — przygotowania kompletnego rozwiązania ML — od załadowania surowych danych do wdrożenia skalowalnego modelu w chmurze AWS. Po warsztacie uczestnik będzie gotowy do wytwarzania usług uczenia maszynowego z wykorzystaniem serwisów AWS.

Nie jest to warsztat, w którym pokazujemy konkretne algorytmy i techniki uczenia maszynowego jak NLP czy wizja komputerowa. Zamiast tego skupimy się na inżynierskich aspektach budowania i wdrażania usług opartych na uczeniu maszynowym.

Warsztat jest prowadzony w specjalnie przygotowanym do tego środowisku dostępnym z poziomu przeglądarki oraz przy użyciu dedykowanego AWS-owi SDK w języku Python.

Główne cele szkolenia:
  • dostarczyć dogłębne zrozumienie różnic pomiędzy tworzeniem klasycznego oprogramowania a tworzeniem usług uczenia maszynowego
  • pokazać konsekwencje nieumiejętnego zarządzania tymi różnicami
  • nauczyć jak krok po kroku trenować i wdrażać modele uczenia maszynowego
  • zaprojektować proces wdrażania nowej usługi uczenia maszynowego
  • wprowadzić uczestników do usługi AWS Sagemaker skupiając się na praktycznych aspektach

Szkolenie jest dedykowane dla osób, które uczestniczą w procesie wytwarzania usług ML: od data scientists przez programistów, inżynierów danych do MLOps, którzy chcą poznać uniwersalny sposób na budowanie skalowalnych usług ML.

Wyróżniki szkolenia

  • Realistyczne podejście do problemów produkcyjnych
  • Sprawdzone techniki i praktyki
  • Środowisko rozproszone

Program Szkolenia

Program jest ramą w jakiej możemy się poruszać merytorycznie - program dla konkretnego szkolenia dedykowanego ustalamy z grupą na podstawie analizy przed-szkoleniowej.

  1. Teoretyczny wstęp do dobrych praktyk budowania usług ML
  2. Konteneryzacja algorytmów uczenia maszynowego
  3. Zarządzane eksperymentami w rozproszonym środowisku
  4. Trenowanie modeli w chmurze
  5. Uruchamianie optymalizacji hiper parametrów w chmurze wraz z doborem strategii optymalizacji
  6. Wdrażanie modeli według wzorca model-as-a-service w wariantach batch job, online oraz serverless
  7. Interpretacja predykcji modelu we frameworku SHAP (w środowisku rozproszonym)
  8. Monitoring treningu, predykcji oraz dryftu danych


Pobierz program w formacie PDF

Trenerzy

Poznaj ekspertów, którzy mogą poprowadzić Twoje szkolenie.

Materiały związane ze szkoleniem

Idea renesansowej pracowni - Bottegi zakłada nieustanną pracę jej członków i dzielenie się jej wynikami.

Zamów szkolenie

Imię i nazwisko:
Firma:
E-mail:
Nr tel:
Temat:
Wiadomość:

Jeżeli preferujesz osobisty kontakt to zawsze możesz zadzwonić.

Iwona Sobótka

Koordynatorka szkoleń


Twoje dane osobowe przetwarzamy, aby udzielić odpowiedzi na Twoje pytanie. Administratorem Twoich danych osobowych jest Bottega It Minds Sławomir Sobótka. Przysługuje Ci prawo wniesienia sprzeciwu wobec przetwarzania, prawo dostępu do danych, prawo żądania ich sprostowania, usunięcia lub ograniczenia ich przetwarzania. Szczegółowe informacje dotyczące przetwarzania Twoich danych osobowych znajdują się TUTAJ.