Um dos obstáculos no desenvolvimento de modelos de ciência de dados/machine learning é projetar pipelines completos que operem em larga escala e em tempo real. Cientistas e engenheiros de dados frequentemente precisam aprender, desenvolver e manter a infraestrutura que sustenta seus experimentos.
Neste conteúdo, você aprenderá:
-
Arquitetura e instalação do Kubeflow
-
Como criar um experimento completo de machine learning utilizando a orquestração no pipeline Kubeflow
-
Casos de uso atuais do Kubeflow e como as equipes de outros setores têm utilizado a nuvem para dimensionar suas operações de machine learning