Construction et déploiement de services d'apprentissage automatique avec Docker

De nombreux aspirants ingénieurs en apprentissage automatique ont du mal à combler le fossé entre les modèles théoriques et le déploiement dans le monde réel. Ce cours vous guide à travers le cycle de vie complet d'un projet ML commercial, vous permettant de déployer des modèles en toute confiance et de démontrer des compétences pratiques et prêtes à l'emploi. Ce que vous apprendrez : * Comprendre le cycle de vie complet du projet d'apprentissage automatique, de l'ingestion de données brutes à la livraison du service. * Entraîner, évaluer et sérialiser un modèle prédictif adapté à une utilisation en production. * Appliquer les principes fondamentaux de la conteneurisation à l'aide de Docker pour empaqueter votre application ML et ses dépendances. * Configurer un point de terminaison API de base pour servir efficacement les prédictions du modèle. * Pratiquer les concepts essentiels de MLOps, y compris la gestion de base des versions de modèles et des artefacts. * Développer un projet de portfolio à fort impact démontrant une préparation complète au flux de travail commercial. Nous commençons par la préparation des données fondamentale et l'entraînement des modèles, progressons à travers le développement de l'application et concluons par les étapes pratiques nécessaires pour conteneuriser et déployer votre service. Ce cours est conçu pour les débutants absolus en apprentissage automatique et en science des données qui souhaitent acquérir une expérience commerciale. Aucune expérience préalable en déploiement ou en Docker n'est requise. Commencez à construire le portfolio qui accélérera votre carrière dès aujourd'hui.