mlops-course
Apprenez à concevoir, développer, déployer et itérer sur des applications ML de qualité production.
Apprenez à créer et à améliorer des applications d'apprentissage automatique de la conception au déploiement à travers des leçons pratiques.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentApprenez à concevoir, développer, déployer et itérer sur des applications ML de qualité production.
mlops-course compte 3.4k étoiles sur GitHub. Il a été forké 599 fois. mlops-course est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2020. mlops-course est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : data-engineering, data-quality, data-science, deep-learning.
Qu'est-ce que mlops-course ?
Apprenez à concevoir, développer, déployer et itérer sur des applications ML de qualité production.
mlops-course est-il open source ?
mlops-course est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
mlops-course est-il gratuit ?
Oui. mlops-course est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est mlops-course ?
mlops-course est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage mlops-course est-il écrit ?
mlops-course est écrit principalement en Jupyter Notebook.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/gokumohandas-mlops-course.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.