Aprendizagem de máquina de PNL: crie e implante com Flask, Docker e Jenkins

Criar um modelo de machine learning é apenas metade da batalha. O valor real vem quando você o implanta para que os usuários finais possam interagir com ele. Muitos aspirantes a cientistas de dados lutam para fazer a transição de seu código de um notebook local para um ambiente confiável e pronto para produção. Você começará com conceitos fundamentais de machine learning, avançará para a construção e o ajuste de um modelo de NLP e, finalmente, empacotará e automatizará sua implantação usando ferramentas DevOps padrão do setor. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de PNL, terminologia de aprendizado de máquina e configuração do ambiente do projeto. - Construa e ajuste um modelo de classificação de texto em Python usando as melhores práticas de desenvolvimento moderno. - Crie uma API da Web robusta usando o Flask para servir as previsões do seu modelo diretamente para um navegador. - Conteinerize seu aplicativo com o Docker para garantir um comportamento consistente em diferentes ambientes. - Configure os repositórios GitLab para gerenciar o versionamento de código e os fluxos de trabalho colaborativos. - Implemente pipelines de integração automatizados usando o Jenkins para testar e implantar suas compilações locais. A jornada começa com definições básicas de PLN e configuração de projeto, garantindo que você tenha uma base conceitual sólida antes de escrever código.A partir daí, você progredirá passo a passo através de explicações escritas e trechos de código limpos que abrangem treinamento de modelos, desenvolvimento de API, containerização e integração contínua. Este curso foi projetado para cientistas de dados iniciantes, desenvolvedores de software e aspirantes a engenheiros de DevOps que desejam entender o lado da implantação do aprendizado de máquina. Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre a teoria da ciência de dados e a engenharia de software pronta para produção.