Implementación de modelos de aprendizaje automático y canalizaciones de producción

Construir un modelo de aprendizaje automático de alto rendimiento es solo la mitad de la batalla; el valor real se realiza cuando ese modelo está en vivo y sirve predicciones en un entorno del mundo real.Muchos profesionales luchan por mover su trabajo fuera de los cuadernos experimentales y en sistemas confiables y escalables que otras aplicaciones pueden usar.Este curso proporciona un camino claro para convertir el código experimental en software de grado profesional. Aprenderá las prácticas de ingeniería esenciales necesarias para construir, empaquetar y mantener las tuberías de aprendizaje automático que son reproducibles y listas para la integración.Al final de este curso, comprenderá cómo cerrar la brecha entre la investigación de ciencia de datos y la ingeniería de software para brindar valor de manera consistente. Lo que aprenderás: - Comprender el ciclo de vida principal de los modelos de aprendizaje automático desde la investigación hasta la implementación - Transforme los cuadernos de Jupyter en código de producción modular y estructurado utilizando principios orientados a objetos - Aplicar pruebas, registro y control de versiones para garantizar la confiabilidad y reproducibilidad del modelo - Empaquete modelos de aprendizaje automático y ofrézcalos a través de API escalables - Implementar flujos de trabajo de integración y entrega continua (CI / CD) para actualizaciones de modelos automatizadas - Utilice la contenedorización con Docker para crear entornos coherentes en diferentes plataformas - Monitoree el rendimiento y la salud del modelo utilizando prácticas modernas de observabilidad El curso comienza con conceptos fundamentales de implementación de modelos y reproducibilidad antes de pasar a las prácticas de refactorización de código, pruebas y contenedorización.Progresará desde la escritura de scripts simples hasta la comprensión de tuberías totalmente automatizadas que manejan el procesamiento de datos y el servicio de modelos. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en el campo de MLOps y quieren aprender cómo poner sus modelos a trabajar.No se requiere experiencia previa en la implementación. Comience a crear sistemas de aprendizaje automático listos para la producción hoy mismo.