Практическая наука о данных: создание готовых к производству конвейеров ML

Многие начинающие аналитики могут обучить модель в Jupyter Notebook, но им трудно превратить ее в надежную, готовую к производству систему. Преодоление разрыва между необработанными данными и живым, контролируемым API является ключом к созданию реальной ценности. Этот текстовый курс поможет вам пройти весь жизненный цикл машинного обучения, от исследовательского анализа данных до создания автоматизированных конвейеров, развертывания API вывода и создания надежных циклов мониторинга. Что вы узнаете: - Понять основы формулирования проблем ML и создания чистых проектных сред. - Проведение предварительного анализа данных (ПАД) и надежного проектирования признаков для подготовки высококачественных наборов данных. - Обучение и оценка моделей машинного обучения при систематическом отслеживании экспериментов. - Создайте легкие API вывода, чтобы обслуживать ваши модели во внешних приложениях. - Внедрение основных рабочих процессов CI / CD и автоматизированного тестирования с помощью pytest для вашего кода машинного обучения. - Настройка систем мониторинга для отслеживания производительности модели и обнаружения дрейфа в производстве. Вы начнете с основных определений, изучите, как структурировать проекты ML и настроить воспроизводимые среды. Оттуда вы будете читать пошаговые реализации конвейеров данных, стратегии развертывания моделей и практики непрерывной интеграции. Этот курс предназначен для начинающих ученых, разработчиков программного обеспечения и аналитиков, которые хотят создать комплексные системы машинного обучения, требующие только базового знакомства с Python. Начните читать сегодня, чтобы вынести свои модели машинного образования из ноутбука и в производство.