Progettazione di sistemi di machine learning scalabili

Questo corso ti fornisce le conoscenze fondamentali per progettare, sviluppare e valutare sistemi di machine learning in grado di gestire volumi di dati e traffico utente in aumento, garantendo che i tuoi modelli forniscano un valore coerente.Questo corso ti offre le conoscenza fondamentali necessarie per progettazione, sviluppo e valutazione di sistemi di apprendimento automatico in grado... [-] Cosa imparerai: * Comprendere il ciclo di vita di un sistema di apprendimento automatico, dalla definizione del problema alla manutenzione. * Architetture di sistema di progettazione per l'ingestione di dati, l'addestramento del modello, l’inferenza e il monitoraggio. * Applicare strategie per garantire la qualità dei dati, l'ingegneria delle funzionalità e il versioning del modello. * Valutare le prestazioni del modello e la salute del sistema utilizzando metriche e cicli di feedback appropriati. * Implementare i principi di base di MLOps per l'integrazione continua e la distribuzione di modelli ML. * Esplora i concetti fondamentali di model serving e progettazione API per le applicazioni ML. Il corso inizia con i concetti di base e l'inquadramento dei problemi, quindi progredisce attraverso modelli di progettazione architettonica, gestione dei dati, gestione del ciclo di vita del modello e valutazione del sistema. Questo corso è rivolto ai principianti nell'apprendimento automatico o nello sviluppo software che vogliono capire come creare e gestire soluzioni ML in un ambiente di produzione, senza alcuna esperienza precedente nella progettazione del sistema.Inizia il tuo viaggio per diventare esperto nella progettazioni di sistemi di apprendimento automatici scalabili.