MLOps nel Cloud: Distribuzione e Gestione del Machine Learning in Produzione

Spostare un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile richiede strumenti e pratiche specializzate. Questo corso solo testuale ti introduce ai principi fondamentali delle Operazioni di Machine Learning (MLOps) sulle piattaforme cloud moderne. Acquisirai le competenze per passare dall'addestramento manuale dei modelli a pipeline di machine learning automatizzate e osservabili. Leggendo spiegazioni chiare ed esercizi scritti strutturati, capirai come impacchettare, distribuire, monitorare e mantenere i modelli in modo efficiente. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di MLOps e il ciclo di vita dei sistemi di machine learning in produzione. - Configurare pipeline automatizzate di addestramento e distribuzione utilizzando Vertex AI e servizi cloud. - Applicare pratiche CI/CD specificamente adattate per codice, dati e modelli di machine learning. - Implementare il monitoraggio e l'osservabilità dei modelli per rilevare il drift e il degrado delle prestazioni. - Gestire dataset, feature e artefatti utilizzando repository cloud centralizzati. - Esercitarsi nella distribuzione di modelli come API scalabili per previsioni in tempo reale e batch. Il corso inizia con la terminologia MLOps fondamentale e i pattern architetturali, assicurandoti di comprendere la teoria prima di passare alla progettazione pratica delle pipeline. Successivamente esplorerai walkthrough scritti passo passo che coprono la distribuzione dei modelli, l'integrazione continua e la manutenzione a lungo termine nel cloud. Questo corso è pensato per aspiranti data scientist, ingegneri del software e principianti del cloud che desiderano apprendere i principi MLOps da zero. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di ingegneria cloud, sebbene una conoscenza di base di Python e dei concetti di machine learning sia utile. Inizia a leggere oggi stesso per costruire workflow di machine learning affidabili, automatizzati e pronti per la produzione nel cloud.