Ingénierie du Machine Learning Cloud et Fondamentaux MLOps

La mise à l'échelle des modèles de machine learning d'un notebook local vers un environnement de production cloud robuste et automatisé est l'une des compétences les plus critiques dans la technologie moderne. Ce cours vous guide à travers les principes fondamentaux de l'ingénierie du machine learning cloud et des pipelines opérationnels. Vous passerez de l'écriture de scripts de modèles simples à la conception de flux de travail ML automatisés et reproductibles dans le cloud. Vous apprendrez à préparer les données, à entraîner des modèles en utilisant le machine learning automatisé (AutoML) et à déployer ces modèles en tant que services cloud évolutifs. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale des systèmes de machine learning basés sur le cloud et les cycles de vie MLOps - Appliquer les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle pour écrire du code de machine learning propre et reproductible - Configurer des pipelines de machine learning automatisés pour rationaliser la sélection de modèles et le réglage des hyperparamètres - Déployer des modèles de machine learning entraînés en tant qu'API cloud évolutives et sécurisées et microservices - Implémenter des pipelines CI/CD de base et des stratégies de surveillance spécifiquement adaptées aux flux de travail de machine learning - Explorer les modèles opérationnels modernes, y compris la génération augmentée par récupération (RAG) et les bases de déploiement LLM Le cours commence par la terminologie de base et les concepts architecturaux avant de vous guider à travers les étapes pratiques de construction, de test, de déploiement et de surveillance des modèles basés sur le cloud. Grâce à des explications écrites claires et à des scénarios de code étape par étape, vous acquerrez une compréhension pratique des flux de travail ML prêts pour la production. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs ML, data scientists et développeurs logiciels qui souhaitent passer aux opérations cloud. Aucune expérience préalable en ingénierie cloud n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile. Commencez dès aujourd'hui à construire des pipelines de machine learning évolutifs et automatisés dans le cloud.