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- Course by Google Cloud
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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.Modules
Visão geral
1
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- Introdução ao curso
Visão geral
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Assignment
- Teste
6
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- TensorFlow Extended (TFX)
- Conceitos do TFX
- Componentes padrão de dados do TFX
- Componentes padrão do modelo do TFX
- Nós de pipeline do TFX
- Bibliotecas do TFX
Visão geral
1
Assignment
- Teste
3
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- Orquestradores do TFX
- Apache Beam
- TFX no AI Platform do Cloud
Visão geral
1
Assignment
- Teste
3
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- Componentes personalizados do TFX: funções do Python
- Componentes personalizados do TFX: contêineres + subclassificações
- CI/CD para fluxos de trabalho de pipelines do TFX
Visão geral
1
Assignment
- Teste
2
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- Metadados de pipelines do TFX
- Modelo de dados dos metadados de ML do TFX
Visão geral
1
Assignment
- Teste
4
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- Aplicativos de treinamento conteinerizados
- Como fazer a conteinerização dos aplicativos PyTorch, Scikit e XGBoost
- KubeFlow e AI Platform Pipelines
- Treinamento contínuo
Visão geral
1
Assignment
- Teste
5
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- O que é o Cloud Composer?
- Principais conceitos do Apache Airflow
- Pipelines de treinamento contínuo com o Cloud Composer (dados)
- Pipelines de treinamento contínuo com o Cloud Composer (modelo)
- Apache Airflow, contêineres e TFX
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1
Assignment
- Teste
9
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- Introdução
- Visão geral dos desafios do desenvolvimento de ML
- Como o MLflow enfrenta esses desafios
- Rastreamento do MLflow
- Projetos do MLflow
- Modelos do MLflow
- Registro dos modelos do MLflow
- Demonstração: Como implantar o MLflow no local
- Demonstração: MLflow usando o Databricks Community Edition
Resumo
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- Resumo do curso
Auto Summary
Embark on an advanced journey into machine learning with "ML Pipelines on Google Cloud - Português," a specialized course tailored for data science and AI enthusiasts. Guided by experienced Google Cloud ML engineers and instructors, this course delves into the intricacies of machine learning pipelines and metadata management using TensorFlow Extended (TFX). Initially, you'll explore the components and orchestration of TFX pipelines, learning how to automate these processes with continuous integration and deployment. The curriculum then expands to demonstrate the automation and reuse of ML pipelines across various frameworks such as TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, and XGBoost. Additionally, you'll gain proficiency in using Google Cloud tools like Cloud Composer for orchestrating continuous training pipelines and MLflow for managing the complete machine learning lifecycle. This expert-level course is ideal for professionals seeking to enhance their skills in ML pipeline management and automation. Available through Coursera, learners can choose between Starter and Professional subscription plans to access this comprehensive training. Dive deep into the world of ML pipelines and elevate your expertise with practical, cutting-edge knowledge from industry leaders.

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