Criação de pipelines de machine learning sem servidor na AWS

A implantação de modelos de machine learning na produção geralmente requer gerenciamento de infraestrutura complexo. Ao mudar para uma arquitetura sem servidor, você pode automatizar seus fluxos de trabalho de ML de forma eficiente sem provisionar ou gerenciar servidores. Este curso orienta você pelos conceitos fundamentais de MLOps sem servidor na AWS. Você aprenderá a conectar o processamento de dados, a inferência de modelos e o monitoramento em um pipeline coeso e automatizado que se ajusta à demanda. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia central das arquiteturas sem servidor e da orquestração MLOps. - Configure o AWS Step Functions para coordenar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina de várias etapas. - Implantar código ML em contêineres usando repositórios ECR e AWS Lambda. - Automatize gatilhos de pipeline usando regras e agendas do EventBridge. - Monitore a integridade do pipeline e registre métricas de execução usando o CloudWatch. - Aplique conceitos modernos de infraestrutura como código para implantar seu pipeline repetidamente. Você começará explorando definições essenciais e padrões de design sem servidor antes de mergulhar em guias de configuração passo a passo. Através de explicações escritas e exemplos práticos de código, você construirá um fluxo de trabalho completo, desde a ingestão de dados até a previsão do modelo. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores e iniciantes em nuvem que desejam aprender a implantação automatizada de aprendizado de máquina. Não é necessária experiência anterior com AWS ou MLOps. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fundamentos da orquestração de ML sem servidor.