Projetando fluxos de trabalho de modelo de streaming para inferência em tempo real

No cenário digital acelerado de hoje, esperar pelo processamento em lote não é mais suficiente. As empresas precisam de modelos de machine learning que possam fazer previsões em dados ao vivo e em streaming no instante em que chegam. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais e padrões arquitetônicos necessários para projetar e implementar fluxos de trabalho de modelo de streaming robustos. Você fará a transição de entender filas de mensagens básicas para conceituar pipelines de inferência complexos e em tempo real. O que você aprenderá: Entenda as principais diferenças entre os fluxos de trabalho de processamento em lote e de modelo de streaming em tempo real; Explore arquiteturas orientadas a eventos usando corretores de mensagens padrão do setor, como Kafka; Aprenda os principais padrões de implantação para inferência de streaming, incluindo modelos como serviço e incorporados; Descubra como lidar com modelos stateful Aplique práticas modernas de observabilidade para monitorar a deriva do modelo e a latência do pipeline na produção; Pratique o design de fluxos de trabalho escaláveis que lidam com fluxos da alta taxa de transferência de dados com latência mínima. O curso começa com terminologia essencial e conceitos fundamentais de streaming antes de orientá-lo através de decisões arquitetônicas, estratégias de implantação e cenários de design de sistemas do mundo real. Este curso é projetado para engenheiros de dados iniciantes, aspirantes a profissionais de MLOps e desenvolvedores de software que desejam entrar no mundo da IA em tempo real. Nenhuma experiência prévia com pipelines de streaming é necessária. Comece a ler hoje mesmo para dominar o fluxo de dados em tempo real e dar vida aos seus modelos de machine learning.