Creazione di pipeline di Machine Learning su Google Cloud

Il passaggio dei modelli di machine learning dai notebook locali alla produzione richiede flussi di lavoro robusti e automatizzati. Questo corso ti guida attraverso i concetti fondamentali di progettazione, esecuzione e gestione delle pipeline di machine learning su Google Cloud. Capirai come passare dall'addestramento manuale dei modelli a processi automatizzati e ripetibili. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate e walkthrough di codice strutturati, acquisirai le competenze pratiche necessarie per strutturare l'ingestione dei dati, l'addestramento dei modelli e la distribuzione utilizzando strumenti cloud standard del settore. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali delle pipeline di machine learning e la terminologia di base; Costruire flussi di lavoro di addestramento automatizzati utilizzando TensorFlow e strumenti di orchestrazione cloud; Implementare il tracciamento dei metadati e la lineage per monitorare le esecuzioni delle pipeline; Configurare le fasi di ingestione e pre-elaborazione dei dati per un addestramento scalabile; Distribuire modelli addestrati su endpoint cloud per un'erogazione affidabile; Applicare le pratiche MLOps di base per mantenere e aggiornare le pipeline di produzione. Il corso inizia con definizioni essenziali e l'architettura delle pipeline prima di guidarti attraverso implementazioni di codice passo-passo per ogni fase della pipeline. Studierai esempi pratici di preparazione dei dati, orchestrazione dell'addestramento dei modelli e distribuzione automatizzata. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori nuovi ai flussi di lavoro basati su cloud, senza alcuna esperienza precedente di ingegneria cloud richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire la tua prima pipeline di machine learning pronta per la produzione sul cloud.