Aprendizaje automático de producción y fundamentos de MLOps

Construir un modelo de aprendizaje automático en un entorno de pruebas es solo el primer paso; el verdadero desafío radica en implementarlo, escalarlo y mantenerlo en un entorno de producción en vivo.Este curso basado en texto reduce la brecha entre la ciencia de datos teórica y la ingeniería de aprendizaje automático práctica. Transicionará de escribir código experimental a diseñar canalizaciones de producción de extremo a extremo.Obtendrá una comprensión clara de cómo definir el alcance de los proyectos, establecer líneas de base confiables, administrar canalizaciones de datos, implementar modelos e implementar monitoreo continuo para manejar desafíos del mundo real como la deriva de conceptos. Lo que aprenderás: - Comprenda las fases principales del ciclo de vida del aprendizaje automático de producción, desde el alcance del proyecto hasta el diseño del sistema. - Establecer métricas de rendimiento de línea de base y realizar un análisis de errores estructurado para guiar la iteración del modelo. - Diseñe tuberías de datos robustas y aborde los problemas de calidad de los datos, incluido el concepto de manejo y la deriva de datos. - Configurar estrategias de implementación y seleccionar arquitecturas adecuadas para la predicción en tiempo real y por lotes. - Monitoree el rendimiento del modelo en vivo utilizando conceptos modernos de observabilidad y bucles de retroalimentación automatizados. El curso comienza con definiciones fundamentales de sistemas de producción y principios de MLOps antes de guiarlo a través de la preparación de datos, patrones de implementación y mantenimiento posterior a la implementación.A través de explicaciones escritas y escenarios prácticos de código, aprenderá a pensar como un ingeniero de aprendizaje automático. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores que son nuevos en los flujos de trabajo de producción.No se requiere experiencia previa en MLOps, ya que comenzamos con los conceptos básicos absolutos del ciclo de vida de producción. Comience su viaje hacia la creación de sistemas de aprendizaje automático confiables y listos para la producción hoy mismo.