Costruire pipeline ML su Google Cloud

Man mano che i modelli di machine learning passano dai notebook sperimentali alla produzione, le distribuzioni manuali diventano rapidamente insostenibili. Automatizzare questi flussi di lavoro con pipeline strutturate è la chiave per costruire sistemi AI affidabili, ripetibili e scalabili. Questo corso, solo testuale, ti guida attraverso i concetti fondamentali delle Machine Learning Operations (MLOps) e dell'architettura di pipeline basata su cloud. Acquisirai le competenze per concettualizzare, scrivere e orchestrare robuste pipeline ML che automatizzano la preparazione dei dati, l'addestramento e la distribuzione dei modelli su Google Cloud. Cosa imparerai: Comprendere i concetti chiave di MLOps e il ciclo di vita delle pipeline ML automatizzate; Configurare i passaggi di acquisizione dati, pre-elaborazione e addestramento del modello come componenti di pipeline riutilizzabili; Distribuire e orchestrare i flussi di lavoro utilizzando Vertex AI Pipelines; Tracciare i metadati della pipeline, gli artefatti e la cronologia di esecuzione per una visibilità completa della lineage; Implementare i principi di base del monitoraggio dei modelli e dell'integrazione continua per i sistemi ML. Partendo dalla terminologia fondamentale delle pipeline e dalla configurazione del cloud, questo corso ti guida attraverso spiegazioni scritte passo-passo e frammenti di codice pratici. Progredirai da semplici flussi di lavoro locali a distribuzioni cloud completamente automatizzate. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e principianti del cloud che desiderano passare da script statici a flussi di lavoro automatizzati. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di cloud engineering. Inizia a leggere oggi per padroneggiare i fondamenti delle pipeline ML basate su cloud.