Treinamento e experimentação automatizados de machine learning

Gerenciar experimentos de machine learning manualmente geralmente leva a parâmetros não rastreados, resultados não reproduzíveis e iteração lenta.Este curso fornece um guia estruturado para automatizar experimentos com treinamento de modelos e controle de versão usando princípios modernos de MLOps. O que você aprenderá: Entenda a terminologia fundamental de MLOps e os conceitos de ciclo de vida de machine learning. Acompanhe hiperparâmetros, métricas e saídas de treinamento sistematicamente em execuções. Crie fluxos de trabalho automatizados para pré-processamento de dados e execução de modelos. Explore conceitos de registro de modelo para acompanhar as etapas do modelo, do desenvolvimento à produção. Aplique práticas modernas de integração contínua para validar pipelines de ML.Você começará com definições essenciais e conceitos principais antes de progredir através de explicações claras baseadas em texto e trechos de código. Este curso foi projetado para iniciantes em ciência de dados e engenharia de software que desejam criar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina organizados e automatizados, sem necessidade de experiência prévia em MLOps.