MLOps Práticos: Construa e Implante Pipelines de ML com MLflow e DVC

A transição de um modelo de aprendizado de máquina de um notebook local para um ambiente de produção confiável é um dos maiores desafios no desenvolvimento de IA hoje.Este curso preenche a lacuna entre ciência de dados e engenharia de software, apresentando os princípios fundamentais das Operações de Aprendizagem de Máquina (MLOps). Através de explicações escritas estruturadas e exemplos de código práticos, você aprenderá a criar pipelines de ML automatizados, reprodutíveis e monitorados.Você progredirá da compreensão da terminologia básica de MLOps para conjuntos de dados de versão, experimentos de modelo de rastreamento e implantação de APIs prontas para produção. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de MLOps, as etapas do ciclo de vida e as principais diferenças entre DevOps e MLOp. - Acompanhe e registre experimentos de aprendizado de máquina usando o MLflow para garantir a reprodutibilidade completa. - Configure o Controle de Versão de Dados (DVC) para gerenciar e versionar grandes conjuntos de dados dentro do seu fluxo de trabalho Git. - Crie e contenha microsserviços de aprendizado de máquina usando FastAPI e Docker. - Aplique princípios básicos de CI / CD e ferramentas AutoML de baixo código para automatizar o treinamento e a avaliação de modelos. - Implementar monitoramento de modelo e práticas básicas de observabilidade para detectar a deriva de dados na produção. O curso começa com a terminologia essencial e o ciclo de vida do MLOps antes de guiá-lo passo a passo através do controle de versão de dados, rastreamento de experimentos e implantação em contêineres. Este curso é projetado para iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam entrar no campo de MLOps, sem necessidade de experiência prévia em operações. Comece a ler hoje mesmo para criar pipelines de machine learning confiáveis e prontos para produção.