Fundamentos de MLOps: Diseño e implementación de canalizaciones de ML de producción

Muchos desarrolladores tienen dificultades con las complejidades de la gestión de versiones de datos, la automatización de implementaciones y la supervisión de la degradación de modelos en tiempo real, y la migración de un modelo de aprendizaje automático de un cuaderno de Jupyter a un entorno de producción automatizado y confiable es uno de los desafíos más críticos en la ingeniería moderna. Este curso basado en texto lo guía a través de todo el ciclo de vida de MLOps, transformándolo de un constructor de modelos en un ingeniero listo para la producción.Comprenderá cómo diseñar tuberías robustas que entrenen, validen, implementen y monitoreen automáticamente modelos de aprendizaje automático con confianza. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología MLOps fundamental, las arquitecturas de tuberías principales y la transición de la investigación a la producción. - Implementar el control de versiones de datos y modelos utilizando herramientas estándar de la industria como DVC y MLflow. - Cree flujos de trabajo CI / CD automatizados con GitHub Actions para probar e implementar modelos de forma segura. - Configurar sistemas de monitoreo y alerta en tiempo real para detectar la deriva del modelo y la degradación del rendimiento. - Implemente servicios de ML escalables utilizando marcos de API, contenedorización y conceptos básicos de orquestación. - Aplique metodologías de pruebas A / B y barandillas para evaluar las actualizaciones de modelos en entornos en vivo. El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos estructurales antes de guiarlo a través de explicaciones escritas paso a paso de la integración de CI / CD, el seguimiento de modelos y las estrategias de implementación.Leerá escenarios del mundo real y practicará sus habilidades a través del ejercicio conceptual estructurado. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en MLOps.No se requiere experiencia previa en DevOps, ya que comenzamos con los conceptos básicos de los sistemas de producción.Comience a leer hoy para cerrar la brecha entre la ciencia de datos local y la ingeniería de producción escalable.