Construcción de Pipelines de ML en Google Cloud

A medida que los modelos de aprendizaje automático pasan de cuadernos experimentales a producción, los despliegues manuales se vuelven rápidamente insostenibles. Automatizar estos flujos de trabajo con pipelines estructurados es la clave para construir sistemas de IA confiables, repetibles y escalables. Este curso solo de texto lo guiará a través de los conceptos fundamentales de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) y la arquitectura de pipelines basada en la nube. Obtendrá las habilidades para conceptualizar, escribir y orquestar pipelines de ML robustos que automatizan la preparación de datos, el entrenamiento y el despliegue de modelos en Google Cloud. Lo que aprenderá: Comprender los conceptos centrales de MLOps y el ciclo de vida de los pipelines de ML automatizados; Configurar la ingesta de datos, el preprocesamiento y los pasos de entrenamiento de modelos como componentes de pipeline reutilizables; Desplegar y orquestar flujos de trabajo utilizando Vertex AI Pipelines; Rastrear metadatos, artefactos e historial de ejecución de pipelines para una visibilidad completa del linaje; Implementar principios básicos de monitoreo de modelos e integración continua para sistemas de ML. Comenzando con la terminología fundamental de pipelines y la configuración de la nube, este curso lo guiará a través de explicaciones escritas paso a paso y fragmentos de código prácticos. Progresará desde flujos de trabajo locales simples hasta despliegues en la nube completamente automatizados. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y principiantes en la nube que desean pasar de scripts estáticos a flujos de trabajo automatizados. No se requiere experiencia previa en ingeniería en la nube. Comience a leer hoy mismo para dominar los fundamentos de los pipelines de ML basados en la nube.