Fundamentos de MLOps: Crie, implante e monitore pipelines de ML de produção

A transição de um modelo de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável requer mais do que apenas um bom código.Este curso apresenta os princípios básicos das Operações de Machine Learning (MLOps), preenchendo a lacuna entre ciência de dados e engenharia de sistemas. Você passará do treinamento de modelos isolados para a criação de pipelines de ML automatizados e repetíveis.Ao entender como gerenciar código, dados e modelos sistematicamente, você obterá as habilidades necessárias para garantir que seus sistemas de machine learning permaneçam precisos, escaláveis e seguros na produção. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de MLOps, ciclos de vida de modelos e os papéis dos cientistas de dados e engenheiros de ML. - Crie pipelines de aprendizado de máquina automatizados para agilizar a preparação, o treinamento e a avaliação de dados. - Implantar modelos em ambientes de nuvem usando arquiteturas de serviço escaláveis e terminais de API modernos. - Monitore o desempenho do modelo de produção, configure alertas e detecte a deriva de dados e a deriva do conceito ao longo do tempo. - Implemente práticas de integração contínua e entrega contínuas (CI / CD) especificamente adaptadas para código de aprendizado de máquina e rastreamento de artefatos. - Configurar estratégias de retreinamento contínuo para manter os modelos atualizados sem intervenção manual. O curso começa com a terminologia essencial de MLOps e definições de ciclo de vida antes de guiá-lo através do design de pipeline, estratégias de implantação e monitoramento de produção.Você aprenderá através de explicações claras e escritas e trechos de código práticos projetados para aplicação no mundo real. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores de software que são novos em operações e querem construir uma base sólida em sistemas de MX de produção.Não é necessária experiência prévia em DevOps ou administração de nuvem. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fluxos de trabalho que impulsionam o machine learning de produção moderna.