Criando e automatizando pipelines no Azure Machine Learning

A expansão de projetos de machine learning exige ir além da experimentação manual para fluxos de trabalho robustos e automatizados. Este curso baseado em texto orienta você pelo processo de estruturação, execução e agendamento de pipelines de machine learning usando o Azure Machine Learning. Ao ler explicações claras e passo a passo e estudar exemplos práticos de configuração, você passará da execução de scripts isolados para a implantação de pipelines de ML totalmente automatizados e repetíveis. Você ganhará a confiança para estruturar componentes, gerenciar ativos de dados e rastrear suas execuções de pipeline com eficiência. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos de pipeline fundamentais e a arquitetura do Azure Machine Learning. - Crie componentes de pipeline reutilizáveis para modularizar sua preparação de dados e código de treinamento. - Crie e execute pipelines de ponta a ponta usando as configurações SDK e YAML. - Agende as execuções de pipeline para automatizar o treinamento de modelos com base no tempo ou nas alterações de dados. - Acompanhe e monitore os trabalhos de pipeline usando o registro integrado do MLflow. - Aplique as melhores práticas para gerenciar dependências de ambiente e computar alvos com segurança. O curso começa com terminologia e padrões de design essenciais antes de orientá-lo através da criação de componentes, montagem de pipeline e agendamento automatizado. Você praticará analisando modelos de código estruturado e arquivos de configuração. Este curso foi projetado para cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores que são novos nos pipelines do Azure Machine Learning. Não é necessária experiência prévia em engenharia de nuvem, embora a familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a ler hoje mesmo para simplificar e automatizar seus fluxos de trabalho de machine learning.