Operações de aprendizado de máquina (MLOps) para iniciantes

Mover modelos de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável é um dos maiores desafios da engenharia de software moderna. Este curso apresenta os princípios básicos das Operações de Aprendizagem de Máquina (MLOps), ajudando você a criar fluxos de trabalho estáveis, automatizados e escaláveis. Você passará de escrever códigos de ML isolados para projetar pipelines robustos que automatizam o treinamento, a implantação e o monitoramento. Através de explicações claras e lições estruturadas baseadas em texto, você entenderá como manter a confiabilidade do modelo em cenários do mundo real. O que você aprenderá: Entenda a terminologia fundamental de MLOps, as etapas do ciclo de vida e as arquiteturas principais; Configure pipelines de machine learning automatizados para treinamento contínuo; Aplique técnicas de versionamento de dados e modelos para garantir a reprodutibilidade; Monitore modelos de produção para deriva de dados, degradação de desempenho e estabeleça fluxos de trabalho básicos de CI/CD adaptados especificamente para sistemas de aprendizagem de máquina. O curso começa com definições essenciais e conceitos fundamentais de MLOps antes de orientá-lo através do design de pipeline, estratégias de automação e monitoramento pós-implantação. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores de software que são novos para MLOps, sem experiência prévia em DevOps ou implantação de produção. Comece a criar sistemas de machine learning confiáveis e prontos para produção hoje mesmo.