Data Science pratica: creazione di pipeline ML pronte per la produzione

Molti data scientist in erba possono addestrare un modello in un notebook Jupyter, ma hanno difficoltà a trasformarlo in un sistema affidabile e pronto per la produzione.Colmare il divario tra dati grezzi e un'API live e monitorata è la chiave per creare valore nel mondo reale. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intero ciclo di vita del machine learning, aiutandoti a passare dall'analisi esplorativa dei dati alla creazione di pipeline automatizzate, alla distribuzione di API di inferenza e alla creazioni di solidi cicli di monitoraggio. Cosa imparerai: - Comprendere i fondamenti dell'inquadramento dei problemi ML e della creazione di ambienti di progetto puliti. - Eseguire analisi esplorativa dei dati (EDA) e ingegneria delle funzionalità robuste per preparare set di dati di alta qualità. - Allena e valuta i modelli di apprendimento automatico mentre traccia sistematicamente gli esperimenti. - Crea API di inferenza leggere per servire i tuoi modelli ad applicazioni esterne. - Implementa flussi di lavoro CI / CD di base e test automatizzati con pytest per il tuo codice di apprendimento automatico. - Configurare i sistemi di monitoraggio per monitorare le prestazioni del modello e rilevare la deriva nella produzione. Inizierai con le definizioni di base, imparerai come strutturare i progetti ML e impostare ambienti riproducibili.Da lì, leggerai le implementazioni passo-passo delle pipeline di dati, le strategie di distribuzione dei modelli e le pratiche di integrazione continua. Questo corso è progettato per i data scientist principianti, gli sviluppatori di software e gli analisti che cercano di creare sistemi ML end-to-end, richiedendo solo una familiarità di base con Python.Inizia a leggere oggi per portare i tuoi modelli di apprendimento automatico fuori dal notebook e in produzione.