Создание конвейеров машинного обучения в Google Облаке

В современной науке о данных обучение модели — это только первый шаг; реальная задача заключается в создании надежных, повторяемых рабочих процессов для управления данными и развертыванием модели. В этом текстовом курсе вы узнаете основные понятия, связанные с разработкой и управлением конвейерами машинного обучения в GoogleCloud. Вы перейдете от выполнения отдельных сценариев вручную к созданию структурированных, автоматизированных конвейеров, которые отслеживают метаданные и бесперебойно управляют артефактами. Прочитав наши подробные объяснения и изучив практические примеры конфигурации, вы поймете, как организовать весь жизненный цикл машинного обучения в облачной среде. Что вы узнаете: - Понять основные концепции конвейера и основы оркестрации машинного обучения - Настройка отслеживания метаданных для мониторинга родословной модели, входов и выходов - Разработка автоматизированных рабочих процессов для предварительной обработки, обучения и оценки данных - Примените передовые методы MLOps с использованием Vertex AI Pipelines и современных облачных инструментов - Управление конвейерными артефактами и версионированием для воспроизводимых прогонов машинного обучения - Внедрение базовой безопасности и мониторинга для облачных рабочих процессов машинного обучения Курс начинается с основной терминологии и основных архитектур конвейера, прежде чем перейти к пошаговым конфигурациям для организации обучения и развертывания. Вы изучите четкие, письменные примеры определений конвейера и стратегий управления метаданными. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков, которые только начинают работать с конвейерами на основе облака. Не требуется предыдущего опыта работы с инструментами машинного обучения Google Cloud, но полезно знать основы Python. Начните читать, чтобы освоить основы автоматизированного машинного обучения в Google Облаке.