MLOps Engineering on AWS
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Acerca del curso
Este curso se basa y amplía la práctica de DevOps predominante en el desarrollo de software para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático (ML). Especial importancia de los datos, el modelo y el código para las implementaciones exitosas de ML. Demostrará el uso de herramientas, automatización, procesos y trabajo en equipo para abordar los desafíos asociados con las transferencias entre ingenieros de datos, científicos de datos, desarrolladores de software y operaciones.
El curso también discutirá el uso de herramientas y procesos para monitorear y tomar medidas cuando la predicción del modelo en producción comienza a desviarse de los indicadores clave de rendimiento acordados.
Preparación para el examen:
Exam Readiness: AWS Certified DevOps Engineer – Professional
Este curso te prepara para la certificación de AWS Certified DevOps Engineer - Professional
- Cómo implementar sus propios modelos en la nube de AWS
- Cómo automatizar flujos de trabajo para crear, entrenar, probar e implementar modelos de aprendizaje automático
- Las diferentes estrategias de implementación para implementar modelos de ML en producción
- Cómo monitorear la deriva de datos y la deriva de conceptos que podrían afectar la predicción y la alineación con las expectativas comerciales
- Curso de AWS Technical Essentials
- Curso de ingeniería de DevOps en AWS o experiencia equivalente
- Curso práctico de ciencia de datos con Amazon SageMaker o experiencia equivalente
- Los Elementos de la Ciencia de Datos
- Terminología y procesos de aprendizaje automático
Modulo 0: Welcome
- Course introduction
Modulo 1: Introduction to MLOps
- Machine learning operations
- Goals of MLOps
- Communication
- From DevOps to MLOps
- ML workflow
- Scope
- MLOps view of ML workflow
- MLOps cases
Modulo 2: MLOps Development
- Intro to build, train, and evaluate machine learning models
- MLOps security
- Automating
- Apache Airflow
- Kubernetes integration for MLOps
- Amazon SageMaker for MLOps
- Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
- Demonstration: Amazon SageMaker
- Intro to build, train, and evaluate machine learning models
- Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
- Activity: MLOps Action Plan Workbook
Modulo 3: MLOps Deployment
- Introduction to deployment operations
- Model packaging
- Inference
- Lab: Deploy your model to production
- SageMaker production variants
- Deployment strategies
- Deploying to the edge
- Lab: Conduct A/B testing
- Activity: MLOps Action Plan Workbook
Modulo 4: Model Monitoring and Operations
- Lab: Troubleshoot your pipeline
- The importance of monitoring
- Monitoring by design
- Lab: Monitor your ML model
- Human-in-the-loop
- Amazon SageMaker Model Monitor
- Demonstration: Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, model registry, and Feature Store
- Solving the Problem(s)
- Activity: MLOps Action Plan Workbook
Modulo 5: Wrap-up
- Course review
- Activity: MLOps Action Plan Workbook
- Wrap-up
- Documentación del curso MLOps Engineering on AWS
- Formador Certificado por AWS
- Más de 5 años de experiencia profesional
- Más de 4 años de experiencia docente
- Profesional activo en empresas del sector IT
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