Construcción de Pipelines de Machine Learning en Google Cloud

La transición de modelos de machine learning de notebooks locales a producción requiere flujos de trabajo robustos y automatizados. Este curso lo guiará a través de los conceptos fundamentales de diseño, ejecución y gestión de pipelines de machine learning en Google Cloud. Comprenderá cómo pasar del entrenamiento manual de modelos a procesos automatizados y repetibles. A través de explicaciones escritas detalladas y recorridos de código estructurados, obtendrá las habilidades prácticas necesarias para estructurar la ingesta de datos, el entrenamiento de modelos y el despliegue utilizando herramientas estándar de la industria en la nube. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos centrales de los pipelines de machine learning y la terminología fundamental; * Construir flujos de trabajo de entrenamiento automatizados utilizando TensorFlow y herramientas de orquestación en la nube; * Implementar el seguimiento de metadatos y linaje para monitorear las ejecuciones de pipelines; * Configurar etapas de ingesta y preprocesamiento de datos para un entrenamiento escalable; * Desplegar modelos entrenados en puntos finales en la nube para un servicio confiable; * Aplicar prácticas básicas de MLOps para mantener y actualizar pipelines de producción. El curso comienza con definiciones esenciales y arquitectura de pipelines antes de guiarlo a través de implementaciones de código paso a paso para cada etapa del pipeline. Estudiará ejemplos prácticos de preparación de datos, orquestación de entrenamiento de modelos y despliegue automatizado. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores nuevos en flujos de trabajo basados en la nube, sin requerir experiencia previa en ingeniería en la nube. Comience a leer hoy mismo para construir su primer pipeline de machine learning listo para producción en la nube.