MLOps con Vertex AI: Gestión de Características en Producción

Escalar modelos de machine learning desde un notebook local a un entorno de producción confiable requiere una gestión robusta de las características. Gestionar la consistencia de los datos entre el entrenamiento y el servicio es uno de los mayores obstáculos en el MLOps moderno. Este curso, solo de texto, te guiará a través de los conceptos fundamentales de MLOps, centrándose específicamente en cómo gestionar las características utilizando Vertex AI. Aprenderás a centralizar, compartir y servir características de machine learning de forma segura, asegurando la consistencia en todo tu ciclo de vida de ML. Lo que aprenderás: * Comprender los principios centrales de MLOps y el papel de los almacenes de características en los pipelines de producción * Configurar y ajustar Vertex AI Feature Store para centralizar tus datos de machine learning * Ingerir, registrar y organizar datos de características para entrenamiento y servicio en línea * Prevenir el sesgo entre entrenamiento y servicio manteniendo una única fuente de verdad para las características * Aplicar las mejores prácticas para monitorear la deriva de características y la calidad de los datos a lo largo del tiempo * Implementar flujos de trabajo modernos de MLOps para automatizar la ingesta y las actualizaciones de características. Comenzarás con la terminología fundamental de MLOps y los almacenes de características, y luego pasarás a escenarios prácticos donde definirás, ingerirás y servirás características. El curso concluye con estrategias avanzadas para monitorear la salud de las características y mantener pipelines de producción de alto rendimiento. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de machine learning y desarrolladores que buscan hacer la transición a MLOps. No se requiere experiencia previa con Vertex AI, aunque una comprensión básica de los conceptos de machine learning y Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para dominar la gestión de características y elevar tus habilidades de ingeniería de MLOps.