Fundamentos de Sistemas de ML de Produção

Desenvolver um modelo de machine learning é apenas metade da batalha; implantá-lo de forma confiável e eficiente em um aplicativo do mundo real apresenta desafios únicos. Descubra como preencher a lacuna entre modelos experimentais de machine learning e sistemas robustos e de alto desempenho prontos para uso em produção. Este curso irá guiá-lo através dos princípios fundamentais e etapas práticas necessárias para construir, implantar e monitorar modelos de aprendizado de máquina que podem operar de forma eficaz e escalável em ambientes de produção. O que você vai aprender: * Entenda o ciclo de vida de um sistema de aprendizado de máquina de produção, desde a ingestão de dados até o serviço de modelos * Aplique as melhores práticas para treinamento de modelos estáticos e dinâmicos e estratégias de inferência * Configurar ambientes de treinamento distribuídos usando ferramentas como o TensorFlow * Implementar princípios fundamentais de MLOps para versão, implantação e monitoramento de modelos * Utilize os fundamentos da containerização para garantir implantações de modelos de ML consistentes e reproduzíveis * Avaliar métricas de desempenho e desenvolver estratégias para manutenção e treinamento contínuo do modelo * Explore considerações de hardware especializadas para ML de alto desempenho, como TPUs O curso começa com definições e conceitos básicos, progredindo através de vários padrões de arquitetura e considerações práticas de implantação, concluindo com estratégias para manter a saúde do modelo na produção. Este curso é projetado para iniciantes com uma compreensão básica dos conceitos de aprendizado de máquina que estão prontos para aprender a operacionalizar seus modelos. Comece a criar sistemas de machine learning confiáveis e escaláveis hoje mesmo.