Azure Machine Learning e MLOp: creare e distribuire modelli di ML

La domanda di modelli di machine learning che non siano solo sviluppati, ma anche distribuiti e gestiti in modo affidabile negli ambienti di produzione è in rapido aumento.MLOps (Machine Learning Operations) colma il divario tra lo sviluppo del modello e la prontezza operativa, rendendolo una competenza critica per i moderni professionisti dei dati. Questo corso ti fornisce le conoscenze essenziali e la comprensione pratica per creare, distribuire e gestire modelli di machine learning usando Azure Machine Learning, assicurando che i tuoi modelli passino senza problemi dalla sperimentazione all'impatto nel mondo reale. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti e i principi fondamentali delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps). * Sfogliare e utilizzare i servizi chiave all'interno della piattaforma di Azure Machine Learning. * Sviluppare, addestrare e registrare modelli di apprendimento automatico in modo efficiente in Azure. * Implementare pratiche MLOps fondamentali per il versioning del modello, l'integrazione continua e le pipeline di distribuzione automatizzate. * Containerizzare i modelli di apprendimento automatico per una distribuzione coerente e scalabile. * Configurare il monitoraggio e la governance di base per i modelli distribuiti per monitorare le prestazioni e garantire l'affidabilità. * Applicare le procedure consigliate per la gestione del ciclo di vita end-to-end del machine learning in Azure. Partendo da una panoramica completa dei concetti fondamentali di MLOps, questo corso ti guiderà attraverso la configurazione dell'area di lavoro di Azure Machine Learning, lo sviluppo di modelli e l'applicazione delle procedure di MLOps per distribuirli e gestirli durante il loro ciclo di vita. Questo corso è progettato per i principianti assoluti nelle operazioni di apprendimento automatico e nella distribuzione di ML basata sul cloud. Inizia il tuo percorso per rendere operativi i modelli di machine learning con sicurezza.