Il corso MLOps fornisce un'introduzione completa al processo di implementazione e gestione di soluzioni di machine learning negli ambienti di produzione. Copre i passaggi chiave e le migliori pratiche per lo sviluppo, la formazione, la valutazione e la manutenzione dei modelli ML, con particolare attenzione all'utilizzo di strumenti specifici come MLflow, Apache Airflow e Kubeflow.
• Il concetto di MLOps e il suo ruolo nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning.
• Fasi del ciclo di vita dello sviluppo del modello di machine learning, dalla gestione dei dati e l'addestramento del modello alla convalida e all'implementazione.
• Il processo di gestione dei dati, compresa la raccolta, la pulizia e il controllo delle versioni, nonché la suddivisione degli stessi in set di formazione, convalida e test.
• Tecniche utilizzate per addestrare i modelli, compresa la selezione di algoritmi adeguati, la convalida incrociata, l'ottimizzazione degli iperparametri e la garanzia della riproducibilità degli esperimenti.
• Utilizzo della piattaforma MLflow per il monitoraggio degli esperimenti, la gestione dei modelli e l'integrazione con altri servizi.
• Orchestrare i flussi di lavoro con Apache Airflow per automatizzare i processi di formazione e valutazione dei modelli di machine learning.
• Le diverse modalità di implementazione dei modelli di machine learning, compreso l'utilizzo dei servizi cloud e soluzioni on-premise, nonché i concetti di contenitori e microservizi.
• Utilizzo della piattaforma Kubeflow per sviluppare, distribuire e gestire modelli di machine learning nell'ambiente Kubernetes.
• Monitoraggio delle prestazioni dei modelli di machine learning, identificazione della deriva dei dati e approcci per l'aggiornamento dei modelli.
• L'importanza delle questioni etiche e di sicurezza nello sviluppo e nell'uso di modelli di apprendimento automatico, come la privacy dei dati, la parzialità degli algoritmi e la responsabilità nel processo decisionale.
- Competenze di base di programmazione Python.
- Conoscenza di base delle tecniche di machine learning.
- Esperienza con le librerie ML in Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
- Conoscenza di base dei sistemi cloud e contenitori (Docker, Kubernetes).
- Conoscenza dei concetti di DevOps e CI/CD.
• Introduzione a MLOps: storia, applicazioni e importanza nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico.
• Ciclo di vita dello sviluppo del modello ML: dai dati e dalla formazione alla convalida e alla distribuzione.
• Gestione dei dati: raccolta, pulizia e versione dei dati; suddivisione in set di training, validazione e test.
• Addestramento del modello: selezione dell'algoritmo, validazione incrociata, ottimizzazione degli iperparametri e riproducibilità degli esperimenti.
• Introduzione a MLflow: monitoraggio degli esperimenti, gestione dei modelli e integrazione con altri servizi.
• Orchestrazione dei flussi di lavoro con Apache Airflow: automazione dei processi di formazione e valutazione dei modelli ML.
• Implementazione di modelli ML: modalità di implementazione, servizi cloud e soluzioni on-premise; contenitori e microservizi.
• Kubeflow: piattaforma per lo sviluppo, l'implementazione e la gestione di modelli ML in Kubernetes.
• Monitoraggio e manutenzione del modello: monitoraggio delle prestazioni, deriva dei dati e aggiornamento del modello.
• Questioni etiche e di sicurezza: riservatezza dei dati, bias degli algoritmi e responsabilità nello sviluppo e nell'uso di modelli ML.
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Dopo questo corso riceverai un certificato di completamento.
