Produção Machine Learning e Deep Learning para engenheiros de software

Como engenheiro de software, a integração do machine learning à produção requer uma mudança da escrita de código determinístico tradicional para o gerenciamento de dados, modelos e pipelines. Este curso baseado em texto preenche a lacuna, mostrando como transformar modelos brutos em serviços de produção resilientes e escalonáveis. Você aprenderá a implantar, atender e manter modelos de machine learning e deep learning usando as melhores práticas de engenharia modernas, incluindo design de API robusto e fluxos de trabalho automatizados. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, terminologia e estágios do ciclo de vida - Construa e sirva modelos preditivos como APIs escaláveis usando modernos frameworks web pythonic - Conteinerizar aplicativos de aprendizado de máquina para garantir ambientes consistentes em desenvolvimento e produção - Implemente pipelines básicos de CI / CD para automatizar o teste e a implantação do seu código de modelo - Aplique estratégias de monitoramento e manutenção para rastrear o desempenho do modelo e lidar com a deriva de dados na produção O curso começa com definições básicas de machine learning e conceitos básicos de treinamento de modelos antes de fazer a transição para modelos de empacotamento, criar endpoints de API, containerizar aplicativos e estabelecer fluxos de trabalho de implantação automatizados. Projetado especificamente para engenheiros de software, desenvolvedores da web e arquitetos de sistemas que são novos no aprendizado de máquina, este curso não requer experiência prévia em ciência de dados. Comece a ler hoje para dominar o lado de engenharia do machine learning.