Soluções de Machine Learning da AWS: do ciclo de vida aos MLOps

Criar sistemas de machine learning bem-sucedidos requer mais do que apenas treinar um modelo. Exige uma abordagem estruturada para todo o ciclo de vida, desde a preparação de dados até o monitoramento da produção. Este curso orienta você no projeto, na implantação e no gerenciamento de soluções robustas de machine learn na AWS. Você aprenderá a selecionar os serviços da AWS certos para cada estágio do ciclo de vida do desenvolvimento, avaliar o desempenho do modelo com precisão e implementar práticas fundamentais de MLOps para manter seus sistemas funcionando sem problemas. O que você vai aprender: - Entenda as fases principais do ciclo de vida do machine learning, da ingestão de dados à implantação do modelo. - Configure os serviços da AWS para armazenar dados, treinar modelos e hospedar endpoints com eficiência. - Avalie o desempenho do modelo usando métricas-chave e selecione os melhores algoritmos para as suas necessidades de negócios. - Aplique os princípios modernos do MLOps para automatizar pipelines e monitorar modelos na produção. - Explore paradigmas modernos de aprendizado de máquina, incluindo padrões de integração para modelos de fundação. O curso começa com terminologia e conceitos essenciais do ciclo de vida antes de orientá-lo através de guias escritos estruturados sobre treinamento de modelos, avaliação e automação de pipeline.Você praticará esses conceitos através das revisões conceituais e exercícios escritos projetados para aumentar sua confiança em engenharia. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de nuvem, desenvolvedores e profissionais de dados que são novos no aprendizado de máquina na AWS.Não é necessária experiência prévia em aprendizado ou arquitetura de nuvens. Comece a criar fluxos de trabalho de machine learning automatizados e escaláveis hoje mesmo.