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Trilha CD4ML: Continuous Delivery for Machine Learning

O QUE É O CD4ML? CD4ML significa Continuous Delivery for Machine Learning, Entrega Contínua para Aprendizado de Máquina, em tradução livre. É uma abordagem para desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina de forma ágil e confiável. Segundo o artigo “Continuous Delivery for Machine Learning”: Entrega contínua para aprendizado de máquina (CD4ML) é uma abordagem de engenharia de software na qual uma equipe multifuncional produz aplicativos de aprendizado de máquina com base em código, dados e modelos. Essa produção se dá em incrementos pequenos e seguros que podem ser reproduzidos e liberados de forma confiável a qualquer momento, em ciclos curtos de adaptação. Assim como a entrega contínua (continuous delivery) é uma prática que visa entregar software de forma rápida e segura, o CD4ML busca aplicar os mesmos princípios para a entrega de modelos de aprendizado de máquina, com o objetivo de tornar esse processo mais rápido, seguro e confiável. Isso significa que, em vez de desenvolver um modelo e implantá-lo manualmente, o CD4ML propõe um processo automatizado e iterativo, em que o modelo é continuamente testado, avaliado e atualizado. O CD4ML é composto por diversas práticas, como versionamento de modelos, automação de testes, monitoramento de métricas e feedback contínuo. Tudo isso visa garantir que o modelo esteja sempre atualizado e entregando resultados precisos e confiáveis. O QUE VAMOS APRENDER? Nesta formação, você vai aprender sobre a entrega contínua de sistemas de aprendizado de máquina (CD4ML), uma abordagem que visa automatizar e acelerar o ciclo de vida dos projetos de ML. Você vai conhecer ferramentas e técnicas para realizar o build, os testes e o deploy das aplicações de forma rápida e confiável. Você também vai entender como gerenciar os dados e os modelos de ML, usando o versionamento de dados e o rastreio de experimentos. Além disso, você vai compreender a importância da melhoria contínua e da governança de dados e modelos para garantir a qualidade e a ética dos sistemas de ML. Por fim, você vai distinguir as responsabilidades de cada profissional envolvido na entrega contínua de sistemas de aprendizado de máquina, como engenheiros de dados, engenheiros de machine learning e cientistas de dados. QUAIS SÃO OS PRÉ-REQUISITOS PARA FAZER ESSA FORMAÇÃO? Para um aproveitamento mais completo do conteúdo, é recomendável possuir conhecimentos prévios em Python e conceitos de Aprendizado de Máquina.

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