Implantação de modelo de machine learning com Flask

Construir um modelo de machine learning é apenas o primeiro passo. O valor real vem quando você pode apresentar esse modelo aos usuários por meio de um aplicativo da Web confiável. Este curso fornece um caminho claro para transformar código estático em ferramentas interativas, envolvendo modelos preditivos em uma interface da Web funcional. Você ganhará as habilidades para preencher a lacuna entre a ciência de dados e a engenharia de software, garantindo que seus modelos estejam prontos para a interação no mundo real.Através de explicações escritas e exercícios baseados em código, você aprenderá a lidar com solicitações de dados. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais e o ciclo de vida da implantação do modelo de aprendizado de máquina - Configure um ambiente Python e um aplicativo Flask para servir previsões de modelos - Crie endpoints de API RESTful que aceitem dados e retornem saídas de modelo em tempo real - Aplique etapas de pré-processamento dentro do pipeline de implantação para garantir a consistência dos dados - Compare diferentes arquiteturas de implantação e plataformas de hospedagem para uso em produção - Pratique a implantação de um modelo através de uma abordagem de estudo de caso passo a passo O curso começa com a terminologia básica e os conceitos básicos de arquitetura antes de passar para a implementação prática usando o Flask para construir e testar um pipeline de implantação funcional.Você explorará as melhores práticas modernas para gerenciamento de ambiente e estrutura de API para garantir que seus aplicativos sejam robustos. Este curso é projetado para iniciantes em ciência de dados ou desenvolvimento web que querem aprender a tornar seus modelos operacionais.Não é necessária experiência prévia com estruturas da web. Comece sua jornada no mundo da implantação de modelos e torne seus projetos de ciência de dados acessíveis ao mundo.