MLOps y Gestión de Características con Vertex AI

La transición de modelos de machine learning de un notebook local a un entorno de producción confiable requiere operaciones robustas. Este curso basado en texto lo guiará a través de los principios centrales de las Operaciones de Machine Learning (MLOps) con un enfoque especial en la gestión sistemática de características. Comprenderá cómo diseñar, implementar y supervisar pipelines de ML escalables. Al aprender a centralizar y compartir características, evitará el sesgo entre entrenamiento y servicio y mantendrá sus modelos de producción altamente precisos y confiables. Lo que aprenderá: * Comprender los principios fundamentales de MLOps y el ciclo de vida de los sistemas de machine learning de producción; * Configurar y gestionar almacenes de características centralizados para compartir y servir características de manera consistente; * Implementar pipelines de machine learning escalables utilizando las herramientas de orquestación de Vertex AI; * Supervisar el rendimiento del modelo y detectar la deriva de datos en entornos de producción en tiempo real; * Aplicar las mejores prácticas para la versionado de datos, características y artefactos de modelos. El curso comienza con definiciones esenciales de MLOps y conceptos arquitectónicos antes de pasar a guías escritas paso a paso para la ingeniería de características, la implementación de pipelines y la supervisión continua. Diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores nuevos en MLOps, este curso no requiere experiencia previa en implementaciones de producción. Comience a leer hoy mismo para dominar el lado operativo del machine learning.