Fundamentos de Machine Learning e MLOps

Construir um modelo de machine learning em um ambiente de sandbox é apenas o primeiro passo. O verdadeiro desafio está na implantação, na escala e na manutenção em um ambiente de produção ao vivo. Este curso baseado em texto preenche a lacuna entre a ciência de dados teórica e a engenharia de machine learning prática. Você vai passar da escrita de código experimental para o design de pipelines de produção de ponta a ponta.Você vai ganhar uma compreensão clara de como escopo de projetos, estabelecer linhas de base confiáveis, gerenciar pipelines de dados, implantar modelos e implementar o monitoramento contínuo para lidar com desafios do mundo real, como deriva conceito. O que você vai aprender: - Entenda as fases principais do ciclo de vida do machine learning de produção, do escopo do projeto ao design do sistema. - Estabelecer métricas de desempenho de linha de base e realizar análises de erros estruturados para orientar a iteração do modelo. - Projete pipelines de dados robustos e aborde problemas de qualidade de dados, incluindo o conceito de manipulação e a deriva de dados. - Configure estratégias de implantação e selecione arquiteturas apropriadas para previsão em tempo real e em lote. - Monitore o desempenho do modelo ao vivo usando conceitos modernos de observabilidade e loops de feedback automatizados. O curso começa com definições fundamentais de sistemas de produção e princípios de MLOps antes de guiá-lo através da preparação de dados, padrões de implantação e manutenção pós-implantação.Através de explicações escritas e cenários de código práticos, você aprenderá a pensar como um engenheiro de aprendizado de máquina. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores que são novos para fluxos de trabalho de produção.Não é necessária experiência prévia em MLOps, pois começamos com os fundamentos absolutos do ciclo de vida da produção. Comece sua jornada para criar sistemas de machine learning confiáveis e prontos para produção hoje mesmo.