Ingegneria del Machine Learning su AWS: SageMaker e Flussi di Lavoro MLOps

Il passaggio dall'addestramento di un modello di machine learning sulla tua macchina locale alla sua distribuzione in un ambiente cloud affidabile e scalabile può essere un salto scoraggiante. Questo corso colma tale lacuna introducendoti all'ingegneria del machine learning basata su cloud su AWS. Imparerai come prendere modelli addestrati, distribuirli su endpoint di produzione e automatizzare l'intero ciclo di vita. Comprendendo i concetti chiave del cloud e le migliori pratiche MLOps, passerai da data scientist o sviluppatore a professionista del machine learning cloud in grado di gestire sistemi di livello di produzione. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning cloud e i servizi AWS principali. - Distribuire modelli di machine learning su endpoint scalabili utilizzando AWS SageMaker. - Automatizzare i flussi di lavoro e le pipeline di machine learning utilizzando AWS Step Functions e Lambda. - Implementare pratiche MLOps moderne, inclusa la containerizzazione di base e il monitoraggio dei modelli. - Configurare architetture di inferenza serverless sicure ed economiche per previsioni in tempo reale. Partendo dalla terminologia essenziale, progredirai attraverso lezioni di testo strutturate ed esempi di codice che ti guideranno dalla distribuzione di modelli di base all'orchestrazione di pipeline completamente automatizzate. Questo corso è progettato per principianti dell'ingegneria cloud, data scientist che desiderano rendere operativi i loro modelli e sviluppatori di software che passano a ruoli di machine learning, non richiedendo alcuna esperienza AWS precedente. Inizia a leggere oggi per padroneggiare gli elementi essenziali della moderna ingegneria del machine learning cloud.