Fondamenti per MLOps con AWS SageMaker e Azure ML

Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps) utilizzando AWS SageMaker e Azure ML.Questo corso è stato progettato per aiutarti a comprendere i concetto di base delle azioni di apprentimento automatici (ML). Acquisirai le competenze per creare, distribuire e monitorare pipeline di apprendimento automatico scalabili nel cloud.Leggendo spiegazioni chiare ed esercizi scritti strutturati, capirai come automatizzare i flussi di lavoro, gestire i registri dei modelli e mantenere le prestazioni del modello nel tempo. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia MLOps di base, le fasi del ciclo di vita e i concetti cloud fondamentali. - Configura e gestisci i processi di formazione utilizzando AWS SageMaker. - Crea e orchestra pipeline di apprendimento automatico in Azure ML. - Distribuire modelli addestrati agli endpoint di produzione per previsioni in tempo reale e batch. - Monitorare le prestazioni del modello e impostare avvisi per la deriva dei dati e la deriva del concetto. - Applicare i principi di base CI / CD per automatizzare il retraining e la distribuzione del modello. Il corso inizia con definizioni essenziali e principi MLOps prima di guidarti passo dopo passo attraverso flussi di lavoro pratici nel cloud.Leggerai le esercitazioni complete di AWS SageMaker e Azure ML, imparando come sfruttare le loro funzionalità uniche per la gestione dei modelli end-to-end. Questo corso è progettato per principianti, aspiranti scienziati dei dati e ingegneri del software che cercano di entrare nel campo di MLOps.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con AWS o Azure, anche se è utile una familiarità di base con i concetti di apprendimento automatico. Inizia a leggere oggi stesso per colmare il divario tra il codice di machine learning e i sistemi cloud pronti per la produzione.