シリコンバレーのエンジニアと共に創るCodex
altoformula
ChatGPTだけを使っていた開発者から、AIエージェントを使いこなす開発者へ。CodexのRules、Hooks、Skills、MCPを活用して、コーディングの生産性を極大化する実践的な活用法を学びます。
入門
AI, Python, codex
ML実験管理、まだ手作業で行っていますか?🤔 MLflowで実験追跡からモデルデプロイまでを自動化し、開発生産性をぐっと引き上げてみませんか! データサイエンティストとMLエンジニアなら必須スキル💡 今すぐスタートしましょう!🚀
受講生 247名
難易度 入門
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
성현
中盤あたりまで聞いて講義レビューを残します。 MLflowを使う上で重要な点を、親切に分かりやすく説明してくださって印象深いです。 残りの講義もしっかり聞いて業務に活かそうと思います。 良い講義を低価格で提供してくださってありがとうございます。
5.0
mg.jung
いいですよ
5.0
jin.kang
良い講義をありがとうございました。
モデル バージョン 管理
モデル パイプライン 最適化
ML ワークフロー効率化
モデル実験追跡
MLflowはUber、Databricks、Microsoftなど多くの企業で使用されており、データサイエンティストとMLエンジニアが効率的にモデルを開発・デプロイするために不可欠なツールです。
#mlflow, #機械学習, #mlops, #ディープラーニング, #人工知能(AI)
✅ MLflowを活用した実験追跡および管理
✅ モデルバージョン管理とデプロイの自動化
✅ 機械学習ワークフローを効率的に運用する方法
✅ MLプロジェクトの再現性と生産性の向上
モデル実験からデプロイまで一気に!MLflowで機械学習ワークフローを革新しましょう。🔥
機械学習を実際のサービスに適用するには、モデルの実験追跡、性能比較、デプロイ自動化が必須です。しかし、多くの開発者やデータサイエンティストがExcelで実験記録を残したり、モデルのバージョンを管理せずに混乱を経験するケースが多いです。
このコースはMLflowを活用して実験を体系的に管理し、MLOpsを通じて効率的なモデルデプロイプロセスを構築する方法をお教えします。
今すぐ始めてML実験を自動化し、AIプロジェクトの生産性を最大化しましょう!🚀
MLflowの核心機能を習得し、実験追跡、モデル管理、デプロイ自動化を簡単に実装できます。MLプロジェクトの効率性と再現性を高める方法を実習とともに学びましょう!
MLflow 主要機能
機械学習モデルの開発からデプロイまでの全体的なライフサイクルを理解し、各段階でMLflowを活用して実験追跡、モデル管理、および運用自動化を行う方法を学びます。
機械学習ライフサイクル
シリコンバレーのエンジニアと一緒に学ぶデータサイエンス基礎編
最近ホットなデータサイエンス、自分だけの方法で学んで活用してみましょう!💡
Anaconda、Numpy、Pandas、Scikit-learnのような必須ツールでデータ分析からアルゴリズム実装まで直接体験!
データからインサイトを得て、問題を解決する方法を簡単で楽しく学んでみましょう。🎯
オペレーティングシステムおよびバージョン(OS): macOS、Linux、Windows + Docker
PCスペック
CPU: 4コア以上
RAM: 8GB
ストレージ容量:20GB以上の空き容量(Dockerイメージ&データ保存用)
Docker: Docker DesktopまたはDocker Engine
PDF講義資料(各動画学習資料参照)およびコード資料を提供します。
本講義の実習はDockerで環境設定されています。Dockerについてもっと知りたい方は、私の無料Docker講義を参考にすることをお勧めします。講義リンク:[https://inf.run/z6G4E]
受講中に質問があれば、お気軽にお寄せください。ただし、私がアメリカ西部にいるため、回答まで少し時間がかかる場合があります。
学習対象は
誰でしょう?
ML実験を体系的に管理したいデータサイエンティスト
モデルのデプロイと管理の自動化が必要なMLエンジニア
再現性の高いMLワークフローを構築したい開発者
MLflowを実務に適用したいAI/ML実務者
データドリブンな意思決定を効率的に行いたい人
前提知識、
必要でしょうか?
Python – 基本的な文法とライブラリ使用
機械学習 – モデルの学習と評価の概念理解
Pandas & NumPy – データ処理および分析
インフラン認証
25,565
受講生
1,447
受講レビュー
368
回答
4.8
講座評価
32
講座
韓国で終わらせるつもり?英語で世界市場を突き破れ! 🌍🚀
こんにちは。UC Berkeleyで💻コンピューター工学(EECS)を専攻し、シリコンバレーで15年以上ソフトウェアエンジニアとして働いてきました。現在はシリコンバレーのビッグテック本社でビッグデータとDevOpsを担当するStaff Software Engineerを務めています。 working with Big Data and DevOps at a Big Tech headquarters in Silicon Valley.
🧭 シリコンバレーのイノベーションの現場で直接学んだ技術とノウハウを、オンライン講義を通じて皆さんと分かち合いたいと思います。
🚀 技術革新の最前線で学び成長してきた私と共に、皆さんもグローバルな舞台で活躍できる力を身につけましょう!
🫡 頭は良くありませんが、諦めずにコツコツと続ければ何事も成し遂げられるということを、ぜひお伝えしたいです。いつも役立つ資料で、そばからサポートさせていただきます。
全体
21件 ∙ (2時間 44分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
24件
4.8
24件の受講レビュー
受講レビュー 19
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平均評価 4.9
5
MLflowについては漠然としか知らなかったのですが、講義を聴きながら実務でどのように活用できるかイメージできました。 構成も 깔끔하고 例題もわかりやすくまとめられていて、取り組みやすかったです。 MLOpsに関心のある方におすすめです!
こんにちは、qiulong Xin様。 お時間を割いて素晴らしいレビューをお寄せいただき、ありがとうございます!
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
5
概念説明と実習が適切です。とても役に立ちます。
こんにちは、Jongtae Hamさん、 お時間を割いて素敵なレビューを残していただき、本当にありがとうございます!お役に立てて本当に嬉しいです!
受講レビュー 4
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平均評価 5.0
受講レビュー 15
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平均評価 5.0
5
中盤あたりまで聞いて講義レビューを残します。 MLflowを使う上で重要な点を、親切に分かりやすく説明してくださって印象深いです。 残りの講義もしっかり聞いて業務に活かそうと思います。 良い講義を低価格で提供してくださってありがとうございます。
성현様、こんにちは、 お時間を割いて良いレビューを残していただき、ありがとうございます。 一生懸命努力した甲斐がありますね。 誰かの役に立った講義だったという点が、とても嬉しいです。
受講レビュー 5
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平均評価 4.8
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