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Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps): Introdução

  • até 1 hora
  • Intermédio

Este curso apresenta aos participantes as ferramentas essenciais e as melhores práticas de MLOps para implementar, avaliar e operar sistemas de ML de produção no Google Cloud. Aprimore sua carreira em nuvem dominando habilidades de MLOps e ganhando um distintivo para mostrar sua expertise.

  • MLOps
  • CI/CD
  • Arquitetura do Google Cloud
  • Treinamento de Modelos
  • Fluxos de Trabalho de Inferência

Visão Geral

Neste curso abrangente, você aprenderá a identificar e usar tecnologias fundamentais para MLOps eficazes, adotar as melhores práticas de CI/CD no contexto de sistemas de ML e configurar arquiteturas do Google Cloud para ambientes de MLOps confiáveis. Adquira as habilidades para implementar fluxos de trabalho de treinamento e inferência confiáveis e repetíveis, e melhorar continuamente os modelos implantados.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Espanhol
    idioma do curso
  • Certificação Profissional
    após a conclusão do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Gravado previamente
    entregue online

Para quem é este curso?

Engenheiros de Aprendizado de Máquina

Profissionais que buscam implementar, avaliar e operar sistemas de ML de produção no Google Cloud.

Cientistas de Dados

Indivíduos que desenvolvem modelos e desejam melhorar a velocidade e o rigor de sua implementação.

Profissionais de Nuvem

Aqueles que buscam impulsionar sua carreira em nuvem demonstrando suas habilidades em MLOps.

Desbloqueie o potencial do MLOps para otimizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e melhorar o desempenho dos modelos. Este curso é ideal para aprendizes intermediários que desejam avançar suas carreiras em operações de nuvem e aprendizado de máquina.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Compreensão básica dos conceitos de aprendizado de máquina

  • Familiaridade com a Plataforma Google Cloud

  • Experiência com práticas de CI/CD

O que vai aprender?

Introdução ao MLOps
Aprenda os fundamentos do MLOps e sua importância na implantação e gestão de sistemas de ML.
CI/CD para Aprendizado de Máquina
Explore as melhores práticas para integração contínua e implantação contínua no contexto de aprendizado de máquina.
Arquiteturas do Google Cloud para MLOps
Entenda como configurar e provisionar arquiteturas do Google Cloud para ambientes de MLOps eficazes.
Fluxos de Trabalho de Treinamento e Inferência Confiáveis
Implemente fluxos de trabalho confiáveis e repetíveis para treinamento e inferência em ambientes de produção.

Próximas turmas

  • Datas

    comece agora

Gratuito