Practical MLOps: Bangun dan Deploy ML Pipelines dengan MLflow dan DVC

Transisi model machine learning dari notebook lokal ke lingkungan produksi yang dapat diandalkan adalah salah satu tantangan terbesar dalam pengembangan AI saat ini. Kursus ini menjembatani kesenjangan antara ilmu data dan rekayasa perangkat lunak dengan memperkenalkan Anda pada prinsip-prinsip dasar Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps). Melalui penjelasan terstruktur dan tertulis serta contoh kode praktis, Anda akan belajar cara membangun pipeline ML yang otomatis, dapat direproduksi, dan dipantau. Anda akan berkembang dari memahami terminologi inti MLOps hingga versi dataset, melacak eksperimen model, dan menerapkan API yang siap diproduksi. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar MLOps, tahap siklus hidup, dan perbedaan inti antara DevOps dan MLOp. - Melacak dan mendaftarkan eksperimen pembelajaran mesin menggunakan MLflow untuk memastikan reproduksi lengkap. - Konfigurasikan Kontrol Versi Data (DVC) untuk mengelola dan versi dataset besar dalam aliran kerja Git Anda. - Membuat dan mengkontainerisasi mikroservice pembelajaran mesin menggunakan FastAPI dan Docker. - Terapkan prinsip-prinsip dasar CI/CD dan alat AutoML low-code untuk mengotomatisasi pelatihan dan evaluasi model. - Menerapkan monitoring model dan praktik observabilitas dasar untuk mendeteksi data drift dalam produksi. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan siklus hidup MLOps sebelum memandu Anda langkah demi langkah melalui versi data, pelacakan eksperimen, dan deploymen berkontainer. Kursus ini dirancang untuk pemula, ilmuwan data yang bercita-cita, dan insinyur perangkat lunak yang ingin memasuki bidang MLOps, tanpa pengalaman operasi sebelumnya yang diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk membangun pipeline machine learning yang dapat diandalkan dan siap produksi.