Sistemi di Machine Learning in Produzione: Progettare ML Scalabile su Cloud

Spostare un modello di machine learning da un ambiente locale a un sistema pronto per la produzione richiede un cambiamento di mentalità, passando dalla semplice previsione a un'architettura di sistema robusta. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi essenziali della progettazione, del deployment e della manutenzione di sistemi ML ad alte prestazioni su piattaforme cloud. Passerete dalla scrittura di codice modello di base alla comprensione di come intere pipeline ML operano su larga scala, preparandovi a collaborare efficacemente sull'infrastruttura cloud moderna. Cosa imparerai: - Comprendere le differenze fondamentali tra strategie di training e inferenza statiche e dinamiche. - Esplorare architetture di training distribuito utilizzando TensorFlow e hardware specializzato come le TPU. - Progettare pipeline automatizzate che gestiscono l'ingestione dei dati, il training del modello e il deployment continuo. - Applicare le moderne best practice MLOps per il monitoraggio del modello, il rilevamento del drift e il tracciamento delle prestazioni. - Configurare un'infrastruttura di serving scalabile per gestire previsioni in tempo reale e in batch. Il corso inizia con definizioni fondamentali dei sistemi ML di produzione, quindi ti guida passo dopo passo attraverso paradigmi di training, distributed computing e monitoraggio dei modelli in tempo reale. Progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori nuovi al deployment su cloud, questo corso non richiede alcuna esperienza di produzione precedente e inizia con concetti fondamentali. Inizia a leggere oggi per costruire sistemi di machine learning affidabili e di livello produttivo.