Criação de pipelines de machine learning no Google Cloud

Na ciência de dados moderna, treinar um modelo é apenas o primeiro passo; o verdadeiro desafio está na criação de fluxos de trabalho robustos e repetíveis para gerenciar a implantação de dados e modelos. Este curso baseado em texto orienta você pelos conceitos fundamentais de design e gerenciamento de pipelines de machine learning no Google Cloud. Você passará de executar scripts manuais e desconectados para criar pipelines estruturados e automatizados que rastreiam metadados e gerenciam artefatos de forma contínua. Ao ler nossas explicações detalhadas e estudar exemplos práticos de configuração, você entenderá como orquestrar todo o ciclo de vida do machine learning em um ambiente de nuvem. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos de pipeline e os fundamentos da orquestração de aprendizado de máquina - Configurar o rastreamento de metadados para monitorar a linhagem, as entradas e as saídas do modelo - Projete fluxos de trabalho automatizados para lidar com pré-processamento, treinamento e avaliação de dados - Aplique as melhores práticas do MLOps usando o Vertex AI Pipelines e ferramentas modernas de nuvem - Gerenciar artefatos de pipeline e versionamento para execuções reproduzíveis de aprendizado de máquina - Implemente segurança e monitoramento básicos para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina baseados em nuvem O curso começa com terminologia essencial e arquiteturas de pipeline fundamentais antes de passar para configurações passo a passo para orquestrar treinamento e implantação. Você estudará exemplos claros e escritos de definições de pipeline e estratégias de gerenciamento de metadados. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores que são novos em pipelines baseados em nuvem. Não é necessária experiência prévia com as ferramentas de machine learning do Google Cloud, mas é útil ter um conhecimento básico de Python. Comece a ler hoje mesmo para dominar os conceitos básicos dos fluxos de trabalho automatizados de machine learning no Google Cloud.