Fondamenti di MLOps: Costruire e Distribuire Sistemi ML in Produzione

Portare un modello di machine learning da un notebook isolato a un ambiente di produzione affidabile richiede un insieme di competenze completamente diverso rispetto alla sola formazione di algoritmi. Questo corso colma il divario tra la scienza dei dati e l'ingegneria del software introducendo i principi fondamentali delle Operazioni di Machine Learning (MLOps). Passerete dalla scrittura di script ML manuali alla progettazione di pipeline di machine learning automatizzate, robuste e riproducibili. Durante questo corso, capirete come gestire i dati, tracciare gli esperimenti, impacchettare i modelli e monitorarne le prestazioni in scenari reali. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia MLOps fondamentale, le fasi del ciclo di vita e le differenze principali tra DevOps tradizionale e MLOps. - Configurare pipeline di dati automatizzate e sistemi di controllo versione sia per il codice che per i dataset. - Tracciare sistematicamente esperimenti di machine learning, parametri e artefatti del modello. - Costruire pipeline CI/CD automatizzate per testare, impacchettare e distribuire modelli utilizzando i fondamenti della containerizzazione. - Monitorare i modelli in produzione per data drift, concept drift e degrado delle prestazioni. - Applicare modelli di osservabilità moderni per mantenere la salute e l'affidabilità del sistema. Il corso inizia con definizioni essenziali e concetti del ciclo di vita prima di guidarvi attraverso il versioning dei dati, il tracciamento degli esperimenti, le strategie di distribuzione e il monitoraggio continuo. Imparerete attraverso chiare spiegazioni scritte, analisi architettoniche ed esercizi pratici di configurazione basati su testo. Progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori software nuovi alle operazioni, questo corso richiede solo una conoscenza di base di Python e nessuna esperienza MLOps precedente. Inizia oggi stesso a costruire sistemi di machine learning affidabili e automatizzati.