Machine Learning de Produção com o Azure Databricks

Mover modelos de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável é um dos maiores desafios da ciência de dados hoje. Este curso baseado em texto orienta você pelos conceitos essenciais de operações de machine learning (MLOps) usando o Azure Databricks. Você passará da construção de modelos isolados para o estabelecimento de pipelines de produção automatizados, reprodutíveis e monitorados, garantindo que seus modelos permaneçam precisos e confiáveis ao longo do tempo. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais do MLOps e o ciclo de vida de produção dos modelos de aprendizado de máquina. - Acompanhe experimentos, parâmetros e métricas usando o rastreamento integrado do MLflow. - Registre, versiona e gerencie modelos no registro centralizado do Azure Databricks Model. - Implantar modelos treinados como pontos finais de API em tempo real ou pipelines de pontuação em lote. - Monitore o desempenho do modelo e identifique a deriva de dados para manter a qualidade da previsão. - Aplique fluxos de trabalho de colaboração modernos e conceitos básicos de CI / CD a projetos de aprendizado de máquina. O curso começa com definições básicas e noções básica de arquitetura antes de passar para cenários práticos de configuração. Você lerá explicações detalhadas, fragmentos de código claros e fluxos de trabalho de implantação estruturados. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores que são novos na implantação de produção e querem dominar o Azure Databricks. Nenhuma experiência de produção anterior é necessária. Comece a ler hoje mesmo para criar pipelines de machine learning confiáveis e prontos para produção.