Fundamentos de MLOps: implantação e monitoramento de ML em produção

A transição de um modelo de machine learning de um notebook experimental para um sistema estável e pronto para produção requer mais do que apenas boas habilidades de ciência de dados, mas também uma abordagem estruturada para automação, testes e observação contínua. Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios fundamentais de MLOps, ensinando como construir pipelines de implantação robustos e manter a confiabilidade do modelo ao longo do tempo. Você desenvolverá uma sólida compreensão de como gerenciar todo o ciclo de vida do machine learning, preencher a lacuna entre desenvolvimento e operações e garantir o valor comercial de longo prazo. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental do MLOps, os conceitos principais e o ciclo de vida do machine learning. - Crie pipelines de dados e modelos automatizados para garantir implantações repetíveis e confiáveis. - Configure sistemas de monitoramento contínuo para detectar a deriva do modelo e a degradação dos dados em tempo real. - Aplique práticas modernas de CI / CD especificamente adaptadas para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. - Implementar estratégias de reciclagem e governança de modelo para manter a conformidade e precisão. - Avalie o ROI das iniciativas MLOps e selecione as plataformas operacionais corretas. Você começará com definições básicas e o caso de negócios para MLOps antes de avançar para a construção de pipeline, testes automatizados e observabilidade de produção.Através de explicações claras por escrito e passos práticos de arquitetura, você dominará o lado operacional da inteligência artificial. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores de software que desejam entender o lado operacional do aprendizado de máquina, sem necessidade de experiência prévia em MLOps.