Wdrażanie modeli analizy danych i przetwarzanie w chmurze na platformie GCP

Przeniesienie modelu analizy danych z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego to jeden z najważniejszych kroków w każdym nowoczesnym projekcie AI. Ten kurs zapewnia jasną, krok po kroku ścieżkę do zrozumienia, w jaki sposób infrastruktura chmury obsługuje modele uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym. Przejdziesz od pisania kodu lokalnego do wdrażania skalowalnych, bezpiecznych i monitorowanych interfejsów API uczenia maszynowego na platformie GCP, zyskując pewność zarządzania zasobami chmury i wdrażając nowoczesne procesy wdrażenia. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje przetwarzania w chmurze i architekturę GCP dla nauki o danych. - Zapakuj modele uczenia maszynowego za pomocą nowoczesnych narzędzi kontenerowych, takich jak Docker. - Wdrażaj modele jako interfejsy API sieci Web przy użyciu skalowalnych usług w chmurze. - Wdrażaj podstawowe potoki MLOps do zautomatyzowanego wdrażania i wersjonowania modeli. - Monitoruj wydajność modelu i obsługuj prognozy w czasie rzeczywistym i środowiskach wsadowych. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii, podstaw chmury i koncepcji pakowania modeli, a następnie przeprowadza przez praktyczne scenariusze wdrażania i strategie ciągłego monitorowania. Będziesz czytać uporządkowane wyjaśnienia, analizować wzorce architektoniczne i przejść krok po kroku pisemne ćwiczenia wdrożeniowe. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, inżynierów oprogramowania i analityków, którzy chcą wkroczyć w chmurę, bez wcześniejszego doświadczenia w chmurze. Zacznij czytać już dziś, aby wypełnić lukę między teorią nauki o danych a produkcją w chmurze.