Machine Learning Serverless: Addestra e Valuta Modelli con AWS Lambda

Distribuire modelli di machine learning non richiede la gestione di infrastrutture server complesse e costose. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di addestramento, valutazione e distribuzione di modelli di machine learning utilizzando un'architettura serverless altamente scalabile ed economicamente vantaggiosa. Passerari dall'esecuzione di script Python locali alla costruzione di una pipeline serverless automatizzata. Leggendo spiegazioni chiare e studiando esempi di codice strutturati, imparerai come gestire l'archiviazione dei dati, l'addestramento dei modelli e l'inferenza utilizzando AWS Lambda e S3. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del calcolo serverless e come si applica ai flussi di lavoro di machine learning. - Addestrare e valutare modelli predittivi utilizzando scikit-learn e prepararli per la distribuzione nel cloud. - Configurare bucket S3 per archiviare in modo sicuro dati di addestramento, artefatti del modello e metriche di valutazione. - Distribuire funzioni di inferenza leggere utilizzando AWS Lambda per effettuare previsioni in tempo reale. - Applicare pratiche MLOps moderne, inclusa la distribuzione di Lambda containerizzata per gestire dipendenze più grandi. - Monitorare e debuggare la tua pipeline di machine learning serverless utilizzando strumenti di logging cloud. Il corso inizia con i concetti fondamentali dell'architettura serverless e delle pipeline di machine learning, per poi progredire all'implementazione pratica dei flussi di lavoro di addestramento e distribuzione. Leggerai spiegazioni complete, analizzerai snippet di codice pronti per la produzione e completerai esercizi scritti per consolidare le tue competenze. Questo corso è pensato per data scientist principianti, sviluppatori di software e appassionati di cloud che desiderano imparare il machine learning serverless senza alcuna esperienza cloud pregressa. Inizia oggi stesso a costruire pipeline di machine learning scalabili e a basso costo.