Introdução às MLOps: Criar e Implantar Pipelines com o Azure

Muitos modelos de machine learning nunca passam da fase experimental porque a transição para a produção requer uma abordagem sistemática e automatizada.Este curso apresenta MLOps, a disciplina essencial que une o desenvolvimento de machine learning com as operações para fornecer modelos confiáveis e escaláveis no mundo real. Através deste guia escrito abrangente, você fará a transição do treinamento manual de modelos para o design de fluxos de trabalho automatizados e prontos para produção.Você entenderá como aplicar os princípios do DevOps à ciência de dados, permitindo testes automatizados, integração contínua e implantação sistemática de modelos. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos dos MLOps, incluindo níveis de maturidade, fases do ciclo de vida e os desafios da implantação tradicional de aprendizado de máquina. - Projete pipelines de Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua (CD) adaptados especificamente para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. - Configure loops de treinamento contínuo (CT) para treinar automaticamente modelos quando novos dados chegarem. - Aplique os conceitos Azure Machine Learning e Azure DevOps para orquestrar pipelines de aprendizado de máquina de ponta a ponta. - Monitore os modelos implantados na produção usando estratégias de detecção de desvio e rastreamento de desempenho para garantir a confiabilidade a longo prazo. Você começará aprendendo a terminologia fundamental e os princípios de arquitetura do MLOps antes de explorar passo a passo as configurações do pipeline. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores que são novos em operações e querem construir uma base sólida.Não é necessária experiência prévia em DevOps, pois começamos com os conceitos básicos absolutos de pipelines e automação. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fluxos de trabalho que dão vida aos modelos de machine learning na produção.