Criação de pipelines de ML no Google Cloud

À medida que os modelos de machine learning passam de notebooks experimentais para a produção, as implantações manuais rapidamente se tornam insustentáveis. A automatização desses fluxos de trabalho com pipelines estruturados é a chave para a criação de sistemas de IA confiáveis, repetíveis e escaláveis. Este curso somente de texto orienta você através dos conceitos fundamentais de Operações de Machine Learning (MLOps) e arquitetura de pipeline baseada em nuvem. Você adquirirá as habilidades para conceituar, escrever e orquestrar pipelines de ML robustos que automatizam a preparação de dados, o treinamento e a implantação de modelos no Google Cloud. O que você aprenderá: Entenda os conceitos principais de MLOps e o ciclo de vida de pipelines de ML automatizados; Configure a ingestão de dados, o pré-processamento e as etapas de treinamento de modelos como componentes de pipeline reutilizáveis; Implante e orquestre fluxos de trabalho usando Vertex AI Pipelines; Acompanhe metadados, artefatos e histórico de execução do pipeline para visibilidade completa da linhagem; Implementar monitoramento de modelo básico e princípios de integração contínua para sistemas de ML. Começando com a terminologia fundamental de pipeline e configuração de nuvem, este curso orienta você passo a passo através de explicações escritas e trechos de código práticos. Você passará de fluxos de trabalho locais simples para implantações de nuvem totalmente automatizadas. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e iniciantes em nuvem que desejam fazer a transição de scripts estáticos para fluxos de trabalho automatizados. Nenhuma experiência prévia em engenharia de nuvem é necessária. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fundamentos dos pipelines de ML baseados na nuvem.