Creare e distribuire servizi di machine learning con Docker

Questo corso ti guida attraverso l'intero ciclo di vita di un progetto ML commerciale, consentendoti di distribuire con sicurezza i modelli e dimostrare le abilità pratiche e pronte per il lavoro. Cosa imparerai: * Comprendere il ciclo di vita completo del progetto di Machine Learning, dall'ingestione di dati grezzi alla fornitura di servizi. * Addestrare, valutare e serializzare un modello predittivo adatto per l'uso in produzione. * Applicare i principi fondamentali della containerizzazione utilizzando Docker per pacchettizzare l'applicazione ML e le dipendenze. * Configurare un endpoint API di base per servire efficacemente le previsioni del modello. * Praticare concetti essenziali di MLOps, tra cui il versioning di base del modello e la gestione degli artefatti. * Sviluppare un progetto di portafoglio ad alto impatto che dimostri la prontezza del flusso di lavoro commerciale end-to-end. Iniziamo con la preparazione dei dati di base e la formazione del modello, progrediamo attraverso lo sviluppo delle applicazioni e concludiamo con i passaggi pratici necessari per containerizzare e distribuire il tuo servizio.Questo corso è progettato per principianti assoluti in Machine Learning e Data Science che vogliono costruire esperienza commerciale. Non è richiesta alcuna distribuzione o esperienza precedente con Docker. Inizia a costruire il portfolio che accelererà la tua carriera oggi.