Machine Learning de Producción con Azure Databricks

Pasar modelos de machine learning de un notebook local a un entorno de producción confiable es uno de los mayores desafíos en la ciencia de datos hoy en día. Este curso basado en texto te guiará a través de los conceptos esenciales de las operaciones de machine learning (MLOps) utilizando Azure Databricks. Pasarás de construir modelos aislados a establecer pipelines de producción automatizados, reproducibles y monitorizados, asegurando que tus modelos permanezcan precisos y confiables a lo largo del tiempo. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de MLOps y el ciclo de vida de producción de los modelos de machine learning. - Realizar un seguimiento de experimentos, parámetros y métricas utilizando el seguimiento integrado de MLflow. - Registrar, versionar y gestionar modelos en el Registro de Modelos centralizado de Azure Databricks. - Implementar modelos entrenados como puntos finales de API en tiempo real o pipelines de puntuación por lotes. - Monitorizar el rendimiento del modelo e identificar la deriva de datos para mantener la calidad de las predicciones. - Aplicar flujos de trabajo de colaboración modernos y conceptos básicos de CI/CD a proyectos de machine learning. El curso comienza con definiciones centrales y conceptos básicos de arquitectura antes de pasar a escenarios de configuración prácticos. Leerás explicaciones detalladas, fragmentos de código claros y flujos de trabajo de implementación estructurados. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores que son nuevos en la implementación en producción y desean dominar Azure Databricks. No se requiere experiencia previa en producción. Comienza a leer hoy mismo para construir pipelines de machine learning confiables y listos para producción.