MLOps Foundations: Automatizando fluxos de trabalho com o Azure Machine Learning

Os fluxos de trabalho manuais de machine learning são propensos a erros e difíceis de dimensionar. A transição da experimentação local para pipelines automatizados e repetíveis é a chave para operações de Machine Learning (MLOps) bem-sucedidas. Este curso baseado em texto orienta você pelos conceitos fundamentais dos trabalhos do Azure Machine Learning, mostrando como automatizar os processos de treinamento, avaliação e implantação. Você aprenderá a configurar ambientes de nuvem, rastrear experimentos e transformar seu código manual em pipelines robustos e automatizados. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos do MLOps e o papel da automação nos ciclos de vida do machine learning. - Configure e envie trabalhos do Azure Machine Learning usando convenções modernas do SDK. - Automatize o treinamento de modelos e as tarefas de pré-processamento de dados para executar com confiabilidade na nuvem. - Acompanhe e monitore métricas, logs e saídas de experimentos para melhor reprodutibilidade. - Implemente a orquestração básica do pipeline para conectar várias etapas de aprendizado de máquina. - Aplique as melhores práticas de segurança e ambientais para recursos de computação baseados em nuvem. O curso começa com a terminologia essencial do MLOps e conceitos fundamentais antes de passar para guias escritos passo a passo sobre a escrita de configurações de trabalho e gerenciamento de ambientes de execução. Você estudará exemplos práticos de código e arquivos de configuração projetados para ajudá-lo a construir seu primeiro pipeline automatizado. Este curso foi projetado para iniciantes em ciência de dados, engenheiros de software e aspirantes a profissionais de MLOps que desejam automatizar seus fluxos de trabalho de ML. Não é necessária experiência prévia com o Azure, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a ler hoje mesmo para simplificar seus fluxos de trabalho de machine learning com automação baseada na nuvem.