Il flusso di lavoro completo del progetto ML: dallo sviluppo alla produzione

Molti corsi insegnano il training dei modelli, ma pochi spiegano come trasformare un notebook in un sistema affidabile.Questo corso introduce l'intero ciclo di vita del progetto necessario per fornire valore aziendale reale utilizzando il machine learning. Entro la fine di questo corso, comprenderai le fasi essenziali di un progetto ML, dall'esplorazione iniziale dei dati e dallo sviluppo del modello alla distribuzione, alla manutenzione e al monitoraggio, consentendoti di passare da esperimenti isolati a soluzioni pronte per la produzione. Cosa imparerai: * Comprendere i passaggi critici per tradurre un'esigenza aziendale in un problema di apprendimento automatico risolvibile. * Praticare la preparazione dei dati e le tecniche di ingegneria delle funzionalità essenziali per l'addestramento di modelli robusti. * Costruire modelli ML fondamentali e valutare le loro prestazioni utilizzando metriche standard. * Configurare il monitoraggio di base degli esperimenti e il versioning del modello per la riproducibilità e la collaborazione del team. * Applicare i concetti fondamentali di containerizzazione e modelli di distribuzione adatti agli ambienti di produzione. * Implementare strategie di monitoraggio e manutenzione di base per garantire l'affidabilità del modello nel tempo. Iniziamo con la terminologia chiave e i concetti fondamentali, quindi attraversiamo sistematicamente le fasi di sviluppo, formazione, convalida e operatività di un progetto ML, concentrandoci su esercizi pratici scritti. Questo corso è progettato per principianti assoluti nel machine learning che vogliono comprendere il flusso di lavoro pratico di un Data Scientist o ML Engineer.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con MLOps o sistemi di produzione. Inizia a imparare come realizzare progetti di machine learning che funzionino nel mondo reale oggi stesso.