Introducción a MLOps: crear e implementar canalizaciones con Azure

Muchos modelos de aprendizaje automático nunca pasan de la fase experimental porque la transición a la producción requiere un enfoque sistemático y automatizado.Este curso le presenta MLOps, la disciplina esencial que une el desarrollo de aprendizaje automático con las operaciones para entregar modelos confiables y escalables en el mundo real. A través de esta guía escrita completa, pasará de la capacitación manual de modelos al diseño de flujos de trabajo automatizados y listos para la producción.Comprenderá cómo aplicar los principios de DevOps a la ciencia de datos, lo que permite pruebas automatizadas, integración continua e implementación sistemática de modelos. Lo que aprenderás: - Comprenda los conceptos básicos de MLOps, incluidos los niveles de madurez, las fases del ciclo de vida y los desafíos de la implementación tradicional de aprendizaje automático. - Diseñe tuberías de integración continua (CI) y entrega continua (CD) adaptadas específicamente para flujos de trabajo de aprendizaje automático. - Configurar bucles de entrenamiento continuo (CT) para volver a entrenar automáticamente los modelos cuando lleguen nuevos datos. - Aplique los conceptos de Azure Machine Learning y Azure DevOps para orquestar canalizaciones de aprendizaje automático de extremo a extremo. - Monitorear los modelos implementados en producción utilizando estrategias de detección de desviación y seguimiento de rendimiento para garantizar la confiabilidad a largo plazo. Comenzará aprendiendo la terminología fundamental de MLOps y los principios de arquitectura antes de explorar los recorridos escritos paso a paso de las configuraciones de la tubería.El material cubre todo, desde la versión de datos y modelos hasta la automatización de implementaciones y la configuración de la supervisión de producción. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores que son nuevos en operaciones y desean construir una base sólida.No se requiere experiencia previa en DevOps, ya que comenzamos con los conceptos básicos absolutos de tuberías y automatización. Comience a leer hoy mismo para dominar los flujos de trabajo que dan vida a los modelos de aprendizaje automático en producción.