Engenharia de Machine Learning da AWS: fluxos de trabalho do SageMaker e MLOps

A transição do treinamento de um modelo de machine learning em sua máquina local para a implantação em um ambiente de nuvem confiável e escalável pode ser um salto assustador.Este curso preenche essa lacuna apresentando a engenharia de machine learn baseada em nuvem na AWS. Você aprenderá a usar modelos treinados, implantá-los em endpoints de produção e automatizar todo o ciclo de vida.Ao entender os principais conceitos de nuvem e as melhores práticas de MLOps, você passará de um cientista de dados ou desenvolvedor para um profissional de machine learning em nuvem capaz de gerenciar sistemas de nível de produção. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de machine learning em nuvem e os principais serviços da AWS. - Implantar modelos de aprendizado de máquina para endpoints escaláveis usando o AWS SageMaker. - Automatize fluxos de trabalho e pipelines de machine learning usando o AWS Step Functions e o Lambda. - Implemente práticas modernas de MLOps, incluindo containerização básica e monitoramento de modelos. - Configure arquiteturas de inferência sem servidor seguras e econômicas para previsões em tempo real. Começando com a terminologia essencial, você progredirá através de lições de texto estruturado e exemplos de código que o guiarão desde a implantação básica do modelo até a orquestração de pipelines totalmente automatizados. Este curso foi projetado para iniciantes em engenharia de nuvem, cientistas de dados que desejam operacionalizar seus modelos e desenvolvedores de software que estão fazendo a transição para funções de aprendizado de máquina, sem exigir experiência prévia com a AWS. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fundamentos da engenharia moderna de machine learning na nuvem.