curso de

MLflow: Gestão do ciclo de vidas de modelos de ML

Resumo do curso

  • Conheça o MLflow e os seus recursos
  • Saiba gerenciar o ciclo de vida de modelos com MLflow
  • Aprenda como controlar experimentos de Machine Learning
  • Entenda como reproduzir modelo criados com o MLflow
  • Realize um projeto com MLflow

Público alvo

Profissionais de analytics que desejam aprimorar a gestão do ciclo de vida de modelos e engenheiros(as) de Machine Learning.

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Instrutores

  • Júlio é engenheiro especializado em Big Data Analytics. Atuou na indústria, marketing e mercado financeiro, aplicando tecnologia em combinação com soluções analíticas. Professor desde quando entendeu que aprende mais quem compartilha.

Conteúdo Detalhado

  1. Conhecendo o MLflow

    • Apresentação
    • Instalação
    • Executando um projeto
    • Criando o projeto
  2. MLflow Tracking

    • Treinando os primeiros modelos
    • Melhorando o modelo
    • Rastreando resultados
    • MLflow Tracking API
  3. MLflow Model

    • Transformando em script
    • Recebendo parâmetros
  4. Reprodução e Predict

    • Predict com PyFuncModel
    • Linha de comando e API
    • Testando a API
  5. Model Registry e Docker

    • Registrando um modelo
    • Atualizando o status do modelo
    • Conclusão

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