Как освоить MLOps в 2026 году?

🚨Участвуйте в распродаже «Чёрной пятницы» (скидки до 50%): https://kode.wiki/4oJUEZ5

Перестаньте путаться в планах внедрения MLOps! В этом видео весь путь MLOps разбивается на 7 понятных и практических шагов, основанных на ваших уже знакомых знаниях. От понимания моделей ИИ, таких как GPT-5, до освоения программирования, управления версиями, облачных вычислений, контейнеризации, машинного обучения, инженерии данных и мониторинга — это ваше полное руководство по MLOps на 2026 год.

📘 Рассматриваемые темы:
Что такое MLOps?
Пошаговый план обучения
Практические концепции с примерами
Практические шаги по созданию проектов

Это видео идеально подходит для начинающих и опытных специалистов, желающих улучшить свои навыки развертывания машинного обучения.

💡 Ключевой вывод: Начните со знакомых моделей ИИ (ChatGPT, Claude) и постепенно развивайте свои навыки, приближаясь к развертыванию в рабочей среде.

⏰Временные метки
00:00 – Реальная проблема дорожных карт MLOps
00:28 – Начните с того, что знаете
01:05 – Основы программирования
01:35 – Контроль версий
01:59 – Облачные вычисления
02:32 – Контейнеризация
03:23 – Машинное обучение и инженерия данных
04:07 – Мониторинг и циклы обратной связи в продакшене

🚨 Начните свой путь в мире ИИ с KodeKloud: https://kode.wiki/41NLyks

🔔 Подпишитесь на KodeKloud, чтобы смотреть больше видео о MLOps и ИИ.

#MLOps #MachineLearning #MLOpsRoadmap #DataScience #ArtificialIntelligence #DevOps #MLOpsBeginners #MLWorkflow #kodekloud