Projetando soluções de Machine Learning com o Azure

A transição da escrita de código de machine learning local para o design de soluções de nível corporativo requer uma abordagem estruturada para recursos de nuvem, pipelines de dados e implantação de modelos. Este curso baseado em texto orienta você pelos princípios fundamentais de arquitetura de sistemas de machine learning escaláveis usando o Azure Machine Learning. Você aprenderá a projetar, treinar e gerenciar o ciclo de vida de modelos de machine learning com fluxos de trabalho baseados em nuvem. O que você aprenderá: compreender os principais conceitos de machine learning na nuvem e a arquitetura do Azure Machine Learning; configurar armazenamento de dados seguro, destinos de computação e espaços de trabalho para desenvolvimento colaborativo; projetar pipelines de treinamento automatizados e gerenciar experimentos com eficiência; implantar modelos treinados em ambientes de produção para tempo real e lote Aplicar os princípios modernos de MLOps, incluindo monitoramento básico de modelos e controle de versão; Gerenciar artefatos de modelos, ambientes e modelos de registro para fluxos de trabalho reprodutíveis. Começando com definições fundamentais de machine learning baseado em nuvem, você avançará através da configuração do espaço de trabalho, gerenciamento de dados, design de pipeline e estratégias de implantação. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores e arquitetos de nuvem que são novos no Azure Machine Learning, sem necessidade de experiência anterior em nuvem. Comece a criar soluções de ML na nuvem confiáveis hoje mesmo.