Praktyczna nauka o danych: budowanie gotowych do produkcji potoków ML

Wielu początkujących naukowców danych potrafi trenować model w Jupyter Notebook, ale ma trudności z przekształceniem go w niezawodny, gotowy do produkcji system.Zmniejszenie luki między surowymi danymi a żywym, monitorowanym interfejsem API jest kluczem do budowania wartości w świecie rzeczywistym. Ten kurs tekstowy prowadzi przez cały cykl życia uczenia maszynowego, pomagając przejść od eksploracyjnej analizy danych do budowania zautomatyzowanych potoków, wdrażania interfejsów API wnioskowania i tworzenia niezawodnych pętli monitorowania. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawami tworzenia problemów ML i tworzenia czystych środowisk projektowych. - Wykonaj eksploracyjną analizę danych (EDA) i solidną inżynierię funkcji, aby przygotować wysokiej jakości zestawy danych. - Trenuj i oceniaj modele uczenia maszynowego, systematycznie śledząc eksperymenty. - Twórz lekkie interfejsy API wnioskowania, aby obsługiwać modele w aplikacjach zewnętrznych. - Wdrażaj podstawowe przepływy pracy CI / CD i zautomatyzowane testowanie za pomocą pytesta dla kodu uczenia maszynowego. - Skonfiguruj systemy monitorowania, aby śledzić wydajność modelu i wykrywać dryf w produkcji. Zaczniesz od podstawowych definicji, nauczysz się strukturyzować projekty ML i konfigurować powtarzalne środowiska.Następnie przeczytasz krok po kroku implementacje potoków danych, strategie wdrażania modeli i praktyki ciągłej integracji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, programistów i analityków, którzy chcą budować kompleksowe systemy ML, wymagające tylko podstawowej znajomości Pythona.Zacznij czytać już dziś, aby wyjąć modele uczenia maszynowego z notebooka i wprowadzić je do produkcji.