Fondamenti di Machine Learning e MLOps

La costruzione di un modello di apprendimento automatico in un ambiente sandbox è solo il primo passo; la vera sfida sta nel distribuirlo, ridimensionarlo e mantenerlo in un ambiente di produzione dal vivo.Questo corso basato su testo colma il divario tra la scienza dei dati teorica e l'ingegneria pratica dell'apprendimento automatico. Otterrai una chiara comprensione di come definire i progetti, stabilire basi di riferimento affidabili, gestire pipeline di dati, distribuire modelli e implementare il monitoraggio continuo per gestire le sfide del mondo reale come la deriva del concetto. Cosa imparerai: - Comprendere le fasi principali del ciclo di vita dell'apprendimento automatico di produzione, dall'ambito del progetto alla progettazione del sistema. - Stabilire metriche delle prestazioni di base e condurre analisi degli errori strutturati per guidare l'iterazione del modello. - Progetta pipeline di dati robuste e affronta i problemi di qualità dei dati, tra cui il concetto di gestione e la deriva dei dati. - Configurare le strategie di distribuzione e selezionare architetture appropriate per la previsione in tempo reale e batch. - Monitorare le prestazioni del modello dal vivo utilizzando moderni concetti di osservabilità e cicli di feedback automatizzati. Il corso inizia con le definizioni fondamentali dei sistemi di produzione e dei principi MLOps prima di guidarti attraverso la preparazione dei dati, i modelli di distribuzione e la manutenzione post-distribuzione.Attraverso spiegazioni scritte e scenari di codice pratici, imparerai a pensare come un ingegnere di apprendimento automatico. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori che sono nuovi nei flussi di lavoro di produzione.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con MLOps, poiché iniziamo con le basi assolute del ciclo di vita della produzione. Inizia oggi stesso il tuo percorso verso la creazione di sistemi di machine learning affidabili e pronti per la produzione.