MLOps Foundations: Implantar e monitorar modelos de ML de produção

A transição de um modelo de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável requer mais do que apenas uma boa ciência de dados. Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios básicos das Operações de Machine Learning (MLOps) para ajudá-lo a preencher a lacuna entre o desenvolvimento de modelos e as operações do sistema. Você entenderá como projetar, implantar e manter pipelines de ML automatizados que garantam que seus modelos permaneçam precisos, seguros e escaláveis em ambientes do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia, os ciclos de vida e os padrões arquitetônicos fundamentais do MLOps. - Implantar modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção usando fundamentos padronizados de embalagem e contêiner. - Configure pipelines de integração contínua e entrega contínuas (CI / CD) adaptados para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. - Monitore o desempenho do modelo em tempo real para detectar a deriva de dados e a deriva do conceito. - Aplique práticas modernas de observabilidade para rastrear a saúde do sistema e as métricas de previsão do modelo. - Avalie o desempenho do modelo após a implantação usando estratégias automatizadas de teste e validação. Este curso começa com definições essenciais e conceitos de ciclo de vida antes de passar para passo-a-passo escritos de estratégias de implantação, automação de pipeline e monitoramento de produção. Projetado para iniciantes, engenheiros de software e analistas de dados que desejam entrar no campo de MLOps, sem necessidade de experiência prévia em DevOps. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fundamentos das operações de machine learning em produção.