MLOpsを学ぶためにおすすめのUdemy教材4選
今回はMLOpsに関するおすすめのUdemy教材を紹介していきます。
MLOpsとは
MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習（ML）モデルの開発から運用までのライフサイクル全体を効率的かつスムーズに管理するための実践やツール、手法の体系を指します。
DevOpsの概念を機械学習に適用したものであり、モデルの開発・デプロイ・運用・保守を継続的に行うプロセスを最適化することを目的としています。
MLOpsのおすすめのUdemy教材4選
それではMLOpsのおすすめの教材を4つ紹介していきます。それぞれの特徴について触れながら紹介するので、ぜひご自身のレベルとニーズに合った講座を受講していただけると嬉しいです。
ClearMLで実現するAIプロジェクトの実験管理の効率化
ClearMLで実現するAIプロジェクトの実験管理の効率化はオープンソースツール「ClearML」を使用して、AIプロジェクトにおける実験管理を効率化する方法を学べる内容です。ClearMLは、実験のトラッキングやデータ管理、モデルのバージョン管理、さらにはデプロイまでをサポートするツールであり、AIプロジェクトのスムーズな運営を可能にします。この講座では、ClearMLの基本操作から、実践的な活用方法までを網羅しており、AIや機械学習プロジェクトに携わるデータサイエンティストやエンジニアに最適です。
ClearMLの概要とその利点について説明されます。ClearMLが提供する主要な機能（実験のトラッキング、データ管理、モデル管理など）がわかりやすく解説され、なぜAIプロジェクトにおいてClearMLが重要な役割を果たすのかを理解できます。また、ClearMLのインストールや初期設定の手順についても具体的に示されており、ツールを初めて使う人でもスムーズに導入できる構成になっています。
実験トラッキングの基本的な使い方が解説されます。PythonコードにClearMLを組み込む方法や、実験結果をリアルタイムでモニタリングする方法が紹介されており、実践的なプロジェクトでの活用をイメージしやすい内容です。また、複数の実験結果を比較し、どのモデルが最適かを評価するプロセスについても詳しく説明されています。
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講座名：ClearMLで実現するAIプロジェクトの実験管理の効率化
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定価：￥24,800
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時間：1時間41分
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学習内容：
機械学習実験の追跡と管理ができる（パラメータ、データセット、評価指標の自動記録）
実験管理、前処理からトレーニング、デプロイまでのワークフローを自動化できる
複数の実験結果を視覚的に比較・分析できる
チーム内での実験共有とコラボレーションを効率的に実施できる
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対象受講者：
AI/機械学習プロジェクトに携わるデータサイエンティスト
機械学習の実験管理プロセスを改善したい方
プロジェクトの進捗や実験結果を可視化したい方
スケーラブルな開発プロセスを構築したい方
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MLOps（本番運用）に向けた機械学習のPython実装 ～線形回帰～
MLOps（本番運用）に向けた機械学習のPython実装 ～線形回帰～は機械学習の基本アルゴリズムである線形回帰を題材に、Pythonを使用したMLOps（Machine Learning Operations）プロセスの基礎を学べる内容です。モデル開発から本番運用を意識した実装方法、デプロイ、そして運用後の管理までをカバーしており、初心者から中級者まで幅広い層に適した講座です。MLOpsの全体像を実践的に学びたいデータサイエンティストやエンジニアにおすすめです。
MLOpsの基本概念とその重要性についての説明から始まります。モデル開発から本番環境へのデプロイ、さらに運用中の管理と再トレーニングまで、機械学習ライフサイクル全体を俯瞰できる内容がわかりやすく解説されています。この段階で、MLOpsがどのようにモデルの安定した運用を支えるのかを理解できます。
Pythonを使った線形回帰モデルの実装が解説されます。データの準備、前処理、モデルのトレーニングと評価まで、シンプルなコード例を使って説明されており、初心者でも基本的なアルゴリズムの流れを把握できます。また、ハイパーパラメータ調整やモデル評価の基準についても触れられ、開発フェーズの理解を深められる内容です。
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講座名：MLOps（本番運用）に向けた機械学習のPython実装 ～線形回帰～
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定価：￥27,800
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時間：6時間8分
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学習内容：
機械学習の基礎知識
予測モデル構築の基礎知識
PCの環境構築
機械学習の理論（線形回帰）
機械学習のPython実装（線形回帰）
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対象受講者：
機械学習の概要を理解したい人
個人のPCで環境構築して、DockerやVScodeを使えるようになりたい人
機械学習の理論を基礎から数式を使って正確に学びたい人
機械学習のモデルをPython実装したい人
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内容は初回ということもあって初心者向けですが、実務に近いゴールに向けて実践的な知見を共有してくれる動画です。
Pythonの基礎やデータサイエンスの理論をその他動画も組み合わせて学びつつ、実践感覚をこの動画で補完しょうと思っています。
非常にコストパフォーマンスの良い動画だと思いますし、続きがとても楽しみです。
【実戦で学ぶ基盤構築】ローカル端末で作り理解するエンジニアのための機械学習基盤の作成とMLOps
【実戦で学ぶ基盤構築】ローカル端末で作り理解するエンジニアのための機械学習基盤の作成とMLOpsは機械学習プロジェクトにおける基盤構築をローカル環境で学び、MLOpsの概念と実践を理解することを目的としています。モデルの開発からデプロイメント、運用・モニタリングまでのプロセスを網羅し、基盤構築の基礎をしっかりと学べる内容です。特に、ローカル環境を活用して学習するアプローチにより、ツールやフレームワークの動作を深く理解できる構成となっています。
ローカル環境をセットアップする方法が解説されます。Python環境の準備、必要なライブラリのインストール、Dockerの活用方法など、基盤構築に必要な基本スキルがステップバイステップで説明されています。特に、Dockerを使った環境のコンテナ化については、実際の開発・運用シナリオを意識した実践的な内容です。
モデル開発フェーズでは、サンプルデータを用いたトレーニング、評価、ハイパーパラメータ調整の方法が詳しく解説されています。モデルのトレーニングからバージョン管理までの一連の流れが示されており、MLflowやDVCを活用したデータ管理の手法も紹介されています。
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講座名：【実戦で学ぶ基盤構築】ローカル端末で作り理解するエンジニアのための機械学習基盤の作成とMLOps
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定価：￥3,600
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時間：1時間22分
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学習内容：
機械学習を行うデータアプリケーションの作成方法を学びます
MLOpsとは何か？実現する方法はどのようなものがあるのか？を学びます
大規模データセットでも機械学習モデルが作成できるSparkMLの利用方法を学びます
データ分析基盤も含めたMLOpsを実現するデータの流れアプリケーションの作成方法を学びます
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対象受講者：
機械学習をシステム的に実装する必要のある技術者
MLOpsに興味のあるエンジニアやビジネスパーソン
モデルを作成後のモデル利用の流れとデータを利用した活動をイメージしたい方
データ分析基盤と機械学習基盤の関係について知りたい方
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かなりコンパクトにまとめられていて、サクッと学ぶには良い
DVCで実現するMLOps実践ガイド - データバージョン管理と再現可能な実験パイプラインの構築
DVCで実現するMLOps実践ガイド - データバージョン管理と再現可能な実験パイプラインの構築はオープンソースツール「DVC（Data Version Control）」を活用して、機械学習プロジェクトのデータバージョン管理と再現可能な実験パイプラインの構築方法を学ぶ実践的な内容です。機械学習モデルの開発からデプロイ、運用に至るまで、効率的かつ一貫性のあるワークフローを実現するためのスキルが身につきます。特に、再現性と効率化に焦点を当てた内容は、個人の学習やチームでのプロジェクト運営に大いに役立つでしょう。
DVCの基本概念や役割についての説明から始まります。データバージョン管理がなぜ重要なのか、従来のバージョン管理システム（Gitなど）とどのように異なるのかが、わかりやすい例を用いて解説されています。この段階で、DVCが機械学習プロジェクトにおける課題（データの追跡や再現性の確保）をどのように解決するかを明確に理解できます。
DVCを使った実験管理とパイプライン構築の方法が解説されます。トレーニングや評価といった実験プロセスをDVCパイプラインに組み込むことで、データやコードの変更に応じて自動的に再実行されるワークフローを構築できます。また、複数の実験結果を比較・可視化する方法についても取り上げられており、効率的な実験管理が可能になります。
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講座名：DVCで実現するMLOps実践ガイド - データバージョン管理と再現可能な実験パイプラインの構築
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定価：￥24,800
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時間：1時間46分
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学習内容：
データセットの効率的なバージョン管理ができるようになる
チーム内でデータセットを共有・同期する方法を理解し実践できる
MLOpsのベストプラクティスに基づいた開発ができるようになる
データ、コード、モデルの依存関係を適切に管理できる
機械学習実験の自動化と再現性の確保が可能になる
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対象受講者：
データサイエンティストやML エンジニアとして、より体系的な実験管理を目指している方
ML プロジェクトのワークフローを改善したい方
個人やチームの機械学習プロジェクトで再現性の課題に直面している実務者
MLOpsの実践的なスキルを身につけたいデータサイエンス実践者
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Udemyは購入後30日以内であれば返金可能
Udemyでは受講コースに納得がいかない場合、購入後30日以内であれば返金可能となっています。
購入後に「思っていたものと違う」、「学びにならなかった」と感じた場合は、返金申請を出しましょう。
返金の詳細はUdemy公式ページのコースの返金方法をご参照ください。
最後に
MLOpsのおすすめのUdemy教材を5つ紹介してみました。
Udemyを使うことでテキストを読むだけでは分かりにくい箇所も言語化しながら説明してもらうことで、すんなりと頭に入ってくることも多々あります。
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