Uma abordagem centrada em dados para dimensionar o ML

Descubra o caminho mais rápido para colocar modelos de machine learning em produção. O Livro Completo de MLOps mostrará como engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de machine learning podem construir e colaborar em uma plataforma comum, usando estruturas poderosas e abertas, como Delta Lake para pipelines de dados, MLflow para gerenciamento de modelos e Databricks Workflows para automação.

Neste e-book, você aprenderá:

• Os componentes essenciais de uma arquitetura MLOps de referência
• As principais partes interessadas a serem envolvidas ao criar e implantar aplicativos de aprendizado de máquina
• Como aproveitar a mesma plataforma para dados + modelos e chegar à produção mais rapidamente
• Como monitorar dados e modelos durante todo o ciclo de vida de ML com linhagem de ponta a ponta
• Melhores práticas para orientar seu planejamento e tomada de decisões de MLOps