MLOps Foundations: Automatizando, otimizando e monitorando modelos de ML

A implantação de um modelo de machine learning é apenas o começo; mantê-lo preciso e confiável na produção requer manutenção contínua. Sem automação e monitoramento adequados, o desempenho do modelo naturalmente se degrada ao longo do tempo devido à mudança de dados do mundo real.\n\nEste curso baseado em texto orienta você através dos princípios essenciais das Operações de Aprendizagem de Máquina (MLOps). Você aprenderá a fazer a transição de modelos estáticos para sistemas dinâmicos e automatizados que monitoram o desempenho, otimizam o uso de recursos e acionam o treinamento automático quando a precisão cai.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os conceitos fundamentais de MLOps e o ciclo de vida dos modelos de machine learning de produção\n- Implemente o treino automático Pipelines de dados para manter modelos atualizados com dados novos\n- Detectar desvio de dados e desvio conceitual antes que eles afetem suas métricas de negócios\n - Otimizar o desempenho e a pegada do modelo usando técnicas de quantização e poda\n O curso começa com a terminologia-chave e os conceitos fundamentais de degradação de modelos antes de guiá-lo passo a passo através do design de automação robusta, otimização e estratégias de monitoramento. Você lerá explicações práticas e arquiteturas conceituais que ilustram fluxos de trabalho MLOps do mundo real.\n\nEste curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores que são novos para MLOp. Não é necessária experiência prévia de implantação em produção, embora uma compreensão básica dos conceitos de aprendizado de máquina seja útil.\n\nComece a ler hoje para criar sistemas de aprendizagem de máquina confiáveis e autossustentáveis.