Lanzamiento y mantenimiento de sistemas de aprendizaje automático

La creación de un gran modelo de aprendizaje automático es solo la mitad de la batalla; el valor real se obtiene cuando se implementa, presenta y mantiene con éxito en producción.Muchos principiantes tienen dificultades para pasar de un portátil local a un sistema en vivo confiable que brinde valor de manera consistente. Este curso basado en texto lo guía a través de todo el ciclo de vida de un sistema de aprendizaje automático, mostrándole cómo presentar sus soluciones a las partes interesadas, lanzarlas en producción y mantenerlas funcionando sin problemas. Aprenderá cómo monitorear el estado del sistema y manejar la deriva de datos del mundo real. Comprender la terminología fundamental de MLOps y el ciclo de vida de los sistemas de aprendizaje automático de producción. 2. Presentar soluciones complejas de ML claramente a las partes interesadas y los equipos técnicos utilizando marcos escritos. 3. Monitoree el rendimiento del modelo y el estado del sistema utilizando principios de observabilidad modernos. 5. Detecte la deriva de los datos y la degradación del modelo a lo largo del tiempo para mantener la precisión de la predicción. Comenzará aprendiendo las definiciones básicas y la estructura de un sistema de aprendizaje automático, luego avanzará a través de estrategias de implementación, monitoreo en vivo y flujos de trabajo de mantenimiento automatizados.Cada concepto se explica a través del texto y escenarios prácticos del mundo real. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, desarrolladores y principiantes que desean comprender el lado operativo del aprendizaje automático.No se requiere experiencia previa en implementación.Comience a leer hoy para cerrar la brecha entre la construcción de modelos y ejecutarlos con éxito en producción.