ML Pipelines on Google Cloud - Português
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About this course
Neste curso, você vai aprender com engenheiros e instrutores de ML que trabalham com o desenvolvimento de última geração dos pipelines de ML aqui no Google Cloud. Nos primeiros módulos, vamos abordar o TensorFlow Extended (ou TFX), que é uma plataforma de machine learning do Google baseada no TensorFlow criada para gerenciar pipelines e metadados de ML. Você vai conhecer os componentes e a orquestração de um pipeline com o TFX. Também vamos abordar como é possível automatizar os pipelines usando a integração e a implantação contínuas e como gerenciar os metadados de ML. Depois disso, vamos mudar o foco para discutir como podemos automatizar e reutilizar os pipelines de ML em vários frameworks de machine learning, como tensorflow, pytorch, scikit-learn e xgboost. Você também vai aprender a usar outra ferramenta no Google Cloud, o Cloud Composer, para orquestrar seus pipelines de treinamento contínuo. Por fim, vamos mostrar como usar o MLflow para gerenciar o ciclo de vida completo do machine learning.
What you will learn
- Entender em detalhes como funcionam os componentes padrão de pipeline do TFX.
- Aprender a usar um contexto interativo do TFX para desenvolver protótipos de pipelines nessa plataforma.
- Treinamento contínuo usando os modelos do TensorFlow, PyTorch, XGBoost e Scikit-learn com o KubeFlow e o AI Platform Pipelines
- Fazer o treinamento contínuo com o Composer e o MLFlow