MLOps su Cloud Platform: Costruire Pipeline di Machine Learning End-to-End

Portare un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile richiede più del semplice codice di addestramento. Questo corso ti guida attraverso i principi essenziali delle Machine Learning Operations (MLOps) utilizzando Cloud Platform. Passerete dall'addestramento manuale dei modelli alla costruzione di pipeline ML completamente automatizzate, scalabili e monitorate, acquisendo la fiducia necessaria per gestire l'intero ciclo di vita dei modelli di machine learning in un ambiente cloud. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di MLOps, le fasi del ciclo di vita e la terminologia chiave. - Configurare pipeline automatizzate di acquisizione e pre-elaborazione dei dati su Cloud Platform. - Costruire e orchestrare flussi di lavoro ML utilizzando Vertex AI Pipelines. - Distribuire modelli a endpoint di produzione per previsioni in tempo reale e batch. - Monitorare le prestazioni del modello, tracciare il data drift e implementare l'alerting automatizzato. - Applicare pratiche di continuous integration e continuous deployment (CI/CD) al codice ML. Il corso inizia con definizioni fondamentali e l'architettura MLOps prima di guidarti passo dopo passo attraverso la costruzione di pipeline, la distribuzione di modelli e il monitoraggio della produzione. Imparerai attraverso chiare spiegazioni scritte, scomposizioni concettuali strutturate ed esempi di configurazione pratici. Questo corso è progettato per data scientist principianti, ingegneri del software e appassionati di cloud che desiderano entrare nel campo di MLOps, senza alcuna esperienza precedente in DevOps o ingegneria cloud richiesta. Inizia oggi il tuo viaggio verso la padronanza dei flussi di lavoro di machine learning di livello produttivo.