Projetando pipelines de ML com o SageMaker e CI/CD

A transição de modelos de machine learning de um notebook local para um sistema de produção automatizado e confiável é um dos maiores desafios da engenharia de software moderna. Este curso baseado em texto orienta você através do processo de operacionalização de seus fluxos de trabalho usando o SageMaker e práticas de integração contínua e entrega contínuas (CI / CD). Você fará a transição do treinamento manual de modelos para o projeto de pipelines robustos e automatizados que lidam com pré-processamento, treinamento, avaliação e implantação de dados. Você também aprenderá a implementar a governança de modelos e gatilhos automatizados para garantir que seus modelos permaneçam precisos e atualizados. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de MLOps e o ciclo de vida dos sistemas de aprendizado de máquina. - Crie fluxos de trabalho automatizados usando o SageMaker Pipelines para preparação, treinamento e avaliação de dados. - Configure a governança do registro do modelo para rastrear, versionar e aprovar seus modelos de machine learning. - Implemente a automação CI / CD para testar e implantar pipelines sempre que o código mudar. - Aplique práticas modernas de observabilidade para monitorar a saúde do pipeline e o desempenho do modelo na produção. - Projete gatilhos orientados a eventos para treinar automaticamente os modelos quando novos dados chegarem. O curso começa com a terminologia MLOps e a arquitetura de pipeline antes de passar para a configuração das etapas do SageMaker, gerenciamento de registro e fluxos de trabalho de implantação automatizados. Você lerá explicações arquitetônicas detalhadas, explorará trechos de código estruturados e praticará exercícios de design escrito. Este curso foi projetado para engenheiros de software, cientistas de dados e aspirantes a engenheiro de MLOps que são novos na automação de aprendizado de máquina. Não é necessária experiência prévia em DevOps ou SageMaker avançado para começar. Comece a criar pipelines de machine learning automatizados e confiáveis hoje mesmo.