Progettazione e Deployment di Pipeline ML su Piattaforme Cloud

La transizione di un modello di machine learning da un notebook locale a un sistema di produzione affidabile e automatizzato richiede una progettazione robusta della pipeline. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali della costruzione, del deployment e della gestione di pipeline ML scalabili su moderne piattaforme cloud. Passerai dall'addestramento manuale dei modelli a flussi di lavoro completamente automatizzati, padroneggiando i modelli necessari per orchestrare l'ingestione dei dati, la pre-elaborazione, l'addestramento e il deployment. Acquisirai una profonda comprensione delle migliori pratiche MLOps, assicurando che i tuoi modelli rimangano accurati, riproducibili e facili da mantenere nel tempo. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali delle pipeline ML e le fasi principali di MLOps - Progettare flussi di lavoro automatizzati per l'ingestione e la pre-elaborazione dei dati sull'infrastruttura cloud - Orchestrare i job di addestramento utilizzando le pipeline Kubeflow e Vertex AI - Implementare l'integrazione continua e la consegna continua (CI/CD) per i modelli di machine learning - Configurare il monitoraggio dei modelli per rilevare il data drift e il degrado delle prestazioni - Esercitarsi nella gestione dei metadati e della lineage degli artefatti per una completa riproducibilità. Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'architettura delle pipeline prima di passare a guide scritte passo-passo sull'orchestrazione, l'automazione e l'integrazione cloud. Questo corso è progettato per data scientist principianti, ingegneri del software e aspiranti professionisti MLOps che desiderano scalare i loro progetti di machine learning; non è richiesta alcuna esperienza precedente con le pipeline cloud. Inizia a leggere oggi per trasformare i tuoi script ML locali in pipeline automatizzate pronte per la produzione.