Projetando sistemas escaláveis de aprendizado de máquina

Criar um modelo de machine learning é apenas um passo; implantá-lo e mantê-lo em escala requer um conjunto diferente de habilidades. Este curso fornece a você o entendimento fundamental para projetar, desenvolver e avaliar sistemas de machine learning que podem lidar com volumes crescentes de dados e tráfego de usuários, garantindo que seus modelos forneçam valor consistente. O que você vai aprender: * Entenda o ciclo de vida de um sistema de aprendizado de máquina, desde a definição do problema até a manutenção. * Projetar arquiteturas de sistema para ingestão de dados, treinamento de modelos, inferência e monitoramento. * Aplique estratégias para garantir a qualidade dos dados, engenharia de recursos e versionamento de modelos. * Avaliar o desempenho do modelo e a saúde do sistema usando métricas e loops de feedback apropriados. * Implementar princípios básicos de MLOps para integração e implantação contínuas de modelos de ML. * Explore conceitos fundamentais de model serving e design de API para aplicativos de ML. O curso começa com conceitos básicos e enquadramento de problemas, depois progride através de padrões de design arquitetônico, manipulação de dados, gerenciamento de ciclo de vida do modelo e avaliação do sistema. Este curso é para iniciantes em aprendizado de máquina ou desenvolvimento de software que querem entender como construir e operar soluções de ML em um ambiente de produção, sem experiência prévia em design de sistema. Comece sua jornada para se tornar proficiente no design de sistemas de machine learning escaláveis.