データからデプロイメントまで — MLflow、Docker、Kubernetesを使って、実践的な機械学習プロジェクトを通じてMLOpsを学ぶ
Sub Category
- Other IT & Software
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Objectives
- MLflow、Docker、Kubernetesを活用した機械学習モデルの構築・トラッキング・デプロイ方法
- StreamlitとFastAPIを使った実用的なMLアプリケーションの開発
- GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプラインの自動化手法
- Kubernetes上でのスケーラブルな推論インフラの構築方法
- Seldon Coreを使った本番環境向けのモデル提供とPrometheus/Grafanaによる監視
- ArgoCDを使ったGitOpsスタイルの継続的デリバリ
Pre Requisites
- 基本的なPythonの知識（関数、データ構造など）
- DockerやGitの基本操作の理解
- Linuxコマンドラインに慣れていること
- 機械学習の基礎（scikit-learnや回帰の基本的な理解）があると望ましい
- Kubernetesの基本を知っていればさらに効果的ですが、コース内で必要な知識も解説します
FAQ
- Q. How long do I have access to the course materials?
- A. You can view and review the lecture materials indefinitely, like an on-demand channel.
- Q. Can I take my courses with me wherever I go?
- A. Definitely! If you have an internet connection, courses on Udemy are available on any device at any time. If you don't have an internet connection, some instructors also let their students download course lectures. That's up to the instructor though, so make sure you get on their good side!
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