Sistemas de aprendizado de máquina de produção e MLOps Fundamentos

A transição de um modelo de machine learning de um notebook experimental para um ambiente de produção confiável requer um conjunto distinto de práticas de engenharia. Este curso orienta você pelos componentes essenciais dos sistemas de ML prontos para produção. Você entenderá como projetar arquiteturas escaláveis, automatizar fluxos de trabalho e manter o desempenho do modelo ao longo do tempo usando metodologias MLOps modernas. O que você aprenderá: Entenda a terminologia fundamental de MLOps, arquiteturas de sistema e o ciclo de vida do ML; Crie pipelines de dados automatizados e implemente armazenamentos de recursos para entrega de dados consistente; Implantar modelos de machine learning como APIs escaláveis usando containerização e orquestração; Monitorar o desempenho do sistema, rastrear a deriva do modelo e implementar Configurar pipelines básicos de CI/CD para testes automatizados e implantação contínua de código de ML; Aplicar as melhores práticas para gerenciamento de recursos, otimização de custos e segurança em ambientes de nuvem. Começando com conceitos e definições principais, este curso baseado em texto leva você passo a passo através do design de pipeline, estratégias de implantação e manutenção contínua do sistema. Este curso foi projetado para iniciantes em engenharia de aprendizado de máquina, ciência de dados ou desenvolvimento de software sem experiência prévia em implantação de produção. Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre o treinamento de modelos e a implantação de produção no mundo real.