Sistemas de aprendizado de máquina do GCP Production

Mover um modelo de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável requer um conjunto distinto de habilidades de engenharia. Este curso baseado em texto orienta você pelos padrões de arquitetura e ferramentas essenciais necessários para criar, implantar e monitorar pipelines de ML escaláveis no GCP. Você passará do treinamento de modelos isolados para a criação de sistemas de ML totalmente automatizados e prontos para produção. Ao ler nossas explicações detalhadas e analisar exemplos de código estruturado, você entenderá como gerenciar pipelines de dados, orquestrar fluxos de trabalho e manter o desempenho do modelo ao longo do tempo. O que você vai aprender: 1. Entenda os conceitos fundamentais de MLOps e a arquitetura do sistema de produção. 2. Crie pipelines de ML automatizados para orquestrar a ingestão, o treinamento e a implantação de dados. 3. Configure os componentes de serviço do modelo para previsões de baixa latência e alto rendimento. 4. Implemente monitoramento contínuo para detectar a deriva de dados e a degradação do desempenho do modelo. 5. Aplique práticas modernas de CI/CD especificamente adaptadas para fluxos de trabalho de machine learning. Explore bancos de dados vetoriais modernos e padrões de geração aumentados por recuperação na produção. O curso começa com a terminologia essencial e a arquitetura central dos sistemas de produção antes de passar para a configuração de pipeline e estratégias de monitoramento. Ele conclui com orientações práticas sobre a manutenção da integridade do sistema e a escalabilidade da sua infraestrutura. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores de software que desejam fazer a transição para a engenharia de nível de produção, sem necessidade de experiência avançada em nuvem. Comece a criar sistemas de machine learning automatizados e confiáveis na nuvem hoje mesmo.