MLOps: distribuzione e monitoraggio dei modelli end-to-end

Molti corsi di data science si fermano dopo l'addestramento del modello, ma la vera sfida è distribuire e mantenere quel modello in un ambiente dal vivo.Machine Learning Operations (MLOps) fornisce la struttura necessaria per gestire la complessità dei sistemi ML di produzione. Questo corso pratico e basato su testo ti guiderà attraverso l'intero ciclo di vita di un servizio ML di produzione. Imparerai concetti fondamentali come la containerizzazione e l'automazione della pipeline e applicherai strumenti standard del settore per il versioning del modello, il tracciamento degli esperimenti e il monitoraggio continuo, consentendoti di creare soluzioni AI affidabili e scalabili. Cosa imparerai: Comprendere i componenti principali del ciclo di vita di MLOps, dall'ingestione dei dati al retraining automatizzato.Configurare ambienti containerizzati utilizzando Docker per la distribuzione coerente e riproducibile dei modelli tramite servizi API.Applicare tecniche di controllo della versione (DVC, MLflow) per tracciare modelli, dati ed esperimenti in modo efficace. Automatizza i flussi di lavoro di addestramento e distribuzione dei modelli utilizzando i principi CI/CD e strumenti di orchestrazione delle pipeline come Airflow. Implementa strategie di monitoraggio continuo per rilevare le variazioni delle prestazioni, i problemi di qualità dei dati e attivare gli avvisi. Il corso inizia con la terminologia essenziale di MLOps e l'architettura di sistema, quindi procede attraverso le fasi di implementazione pratica per la costruzione e la distribuzione di un servizio end-to-end completo. Questo corso è progettato per data scientist, aspiranti ingegneri ML e sviluppatori che hanno conoscenze di base di Python e vogliono imparare come rendere operativi i modelli di apprendimento automatico.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con gli strumenti MLOps o la distribuzione di produzione.Inizia oggi il tuo viaggio per diventare un ingegnere esperto di Machine Learning.