Los cursos de capacitación en vivo MLflow en línea o presenciales, dirigidos por instructores, demuestran a través de prácticas interactivas cómo usar MLflow para optimizar y administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
MLflow La formación está disponible como "Formación en vivo en línea" o "Formación en directo in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Barranquilla o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Barranquilla.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Barranquilla, Buro 51
Calle 94 #51B-43, Barranquilla, colombia
Buro 51 es un complejo de uso mixto de primera clase que incorpora un edificio de oficinas de clase "A" y un hotel Movich de 4 estrellas. La planta baja ofrece una variedad de tiendas minoristas y comodidades, y el edificio ofrece vistas sin obstáculos de Barranquilla.
El centro está ubicado en Buenavista Trade Area, que es la más exclusiva y exclusiva de la ciudad, con fácil acceso a las principales autopistas hacia el aeropuerto y el puerto internacional. Ofertas:
Oficinas totalmente equipadas, listas para comenzar a trabajar.
Salas de reuniones y estudio de videoconferencia.
Acceso a Internet de alta velocidad de Regus IT
Apoyo administrativo a pedido
Enlace de transporte principal: centro de la ciudad / ciudad
Áreas de ruptura
Destaca entre la multitud en este prestigioso espacio de oficinas ubicado en una deseable localización entre el centro y el río Magdalena. Green Towers se encuentra cerca de negocios locales y grandes bancos, con paradas de autobús a poca distancia para un fácil desplazamiento.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) 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 formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
Apreciar la importancia de la trazabilidad, 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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Testimonios (1)
el ecosistema de ML no solo incluye MLFlow sino también Optuna, hyperops, Docker y docker-compose
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