Uczenie maszynowe z PredictionIO

Opis

Szkolenie dostarcza zaawansowaną wiedzę o budowie silników rekomendacji i predykcji przy użyciu Apache PredictionIO. Uczestnicy poznają metody tworzenia, wdrażania i zarządzania silnikami ML w środowisku produkcyjnym. Program łączy teorię z intensywnymi warsztatami praktycznymi, obejmując pełny cykl życia projektu ML od koncepcji po wdrożenie.Szkolenie koncentruje się na budowaniu wydajnych aplikacji webowych z wykorzystaniem platformy OpenResty, łączącej możliwości serwera Nginx z językiem programowania Lua. Podczas warsztatów praktycznych uczestnicy poznają architekturę OpenResty oraz nauczą się tworzyć własne moduły i rozszerzenia. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast przekładana na praktykę poprzez realizację rzeczywistych przypadków użycia.

Profil uczestnika

• Inżynierowie ML budujący systemy rekomendacji
• Deweloperzy aplikacji wykorzystujących ML
• Data Scientists wdrażający modele produkcyjne
• Architekci systemów ML
• Specjaliści ds. personalizacji i rekomendacji
• Programiści backend zainteresowani ML
• Programiści aplikacji webowych poszukujący wydajnych rozwiązań serwerowych
• Administratorzy systemów zainteresowani optymalizacją infrastruktury webowej
• Inżynierowie DevOps chcący poszerzyć wiedzę o wysokowydajne rozwiązania
• Architekci systemów projektujący skalowalną infrastrukturę webową
• Specjaliści ds. wydajności aplikacji webowych
• Programiści Lua chcący wykorzystać swoje umiejętności w kontekście webowym

Agenda

1. Podstawy PredictionIO
• Architektura platformy
• Komponenty systemu
• Przygotowanie środowiska
• Event Server i silniki
2. Budowa silników predykcyjnych
• Implementacja algorytmów
• Przetwarzanie danych
• Ewaluacja modeli
• Dostrajanie parametrów
3. Wdrożenie i skalowanie
• Deployment silników
• Zarządzanie infrastrukturą
• Monitorowanie wydajności
• Obsługa wysokiego obciążenia
4. Zaawansowane techniki
• Personalizacja rekomendacji
• Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
• Integracja z zewnętrznymi systemami
• Optymalizacja wydajności
5. Wprowadzenie do OpenResty
• Architektura i komponenty platformy
• Integracja Nginx z Lua
• Cykl życia żądania HTTP
• Konfiguracja podstawowa OpenResty
6. Programowanie w Lua dla OpenResty
• Składnia i specyfika Lua
• Moduły i biblioteki OpenResty
• Obsługa żądań HTTP
• Zarządzanie pamięcią i wydajnością
7. Tworzenie modułów i rozszerzeń
• Struktura modułów OpenResty
• Implementacja własnych dyrektyw
• Integracja z zewnętrznymi usługami
• Optymalizacja wydajności modułów
8. Zaawansowane zastosowania
• Buforowanie i pamięć podręczna
• Równoważenie obciążenia
• Monitorowanie i debugowanie
• Bezpieczeństwo aplikacji

Korzyści

Uczestnik zdobędzie umiejętność projektowania i implementacji zaawansowanych systemów rekomendacji z wykorzystaniem PredictionIO. Nauczy się tworzyć skalowalne silniki ML dostosowane do specyficznych wymagań biznesowych. Pozna techniki optymalizacji i monitorowania wydajności systemów predykcyjnych. Będzie potrafił wdrażać i zarządzać silnikami ML w środowisku produkcyjnym. Zdobędzie wiedzę o integracji PredictionIO z istniejącą infrastrukturą. Rozwinie umiejętność tworzenia spersonalizowanych systemów rekomendacji.Uczestnik będzie potrafił samodzielnie projektować i implementować wysokowydajne aplikacje webowe wykorzystując platformę OpenResty. Zdobędzie umiejętność tworzenia własnych modułów rozszerzających funkcjonalność serwera Nginx. Nauczy się optymalizować wydajność aplikacji webowych poprzez efektywne wykorzystanie możliwości OpenResty. Pozna techniki debugowania i monitorowania aplikacji w środowisku produkcyjnym. Będzie umiał implementować zaawansowane mechanizmy buforowania i równoważenia obciążenia. Zdobędzie praktyczną wiedzę z zakresu bezpieczeństwa aplikacji webowych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość podstaw uczenia maszynowego
• Doświadczenie w programowaniu w Scala lub Java
• Podstawowa znajomość systemów rozproszonych
• Zrozumienie algorytmów rekomendacji
• Znajomość podstaw protokołu HTTP i architektury aplikacji webowych
• Podstawowa znajomość serwerów WWW, preferowanie doświadczenie z Nginx
• Ogólna znajomość programowania (w dowolnym języku)
• Podstawowa znajomość systemów Unix/Linux

Zagadnienia

• Architektura PredictionIO
• Event Server
• Silniki predykcyjne
• Przetwarzanie danych
• Algorytmy rekomendacji
• Ewaluacja modeli
• Deployment systemów
• Monitorowanie wydajności
• Skalowanie rozwiązań
• Personalizacja
• Przetwarzanie czasu rzeczywistego
• Optymalizacja wydajności
• ———-|————- Podkategoria | Wytwarzanie Oprogramowania Kod szkolenia | IT-SD-460 Czas trwania | 1 dzień (8 godzin) Cena netto/os. | 2650 PLN
• Architektura i komponenty OpenResty
• Programowanie w języku Lua
• Integracja Nginx z Lua
• Tworzenie modułów i rozszerzeń
• Optymalizacja wydajności
• Buforowanie i pamięć podręczna
• Równoważenie obciążenia
• Monitorowanie i debugowanie
• Bezpieczeństwo aplikacji
• Najlepsze praktyki wdrożeniowe
• Skalowalność aplikacji
• Integracja z zewnętrznymi usługami

Poznaj naszą firmę