Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/managing-machine-learning-projects
No mundo atual, onde a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão em ascensão, gerenciar projetos relacionados a esses temas se torna cada vez mais crucial. Por isso, decidi me inscrever no curso ‘Gerenciando Projetos de Aprendizado de Máquina’, da especialização em Gerenciamento de Produtos de IA da Universidade Duke, e gostaria de compartilhar minha experiência e recomendações.
O curso é dividido em módulos que cobrem desde a identificação de oportunidades para aprendizado de máquina até a gestão do ciclo de vida do modelo, passando pela organização do projeto e considerações sobre dados. Isso torna o aprendizado bastante abrangente e prático.
Identificando Oportunidades para Aprendizado de Máquina
Neste primeiro módulo, aprendemos a identificar problemas adequados para soluções de aprendizado de máquina e a validar conceitos. As heurísticas são discutidas de forma clara, o que ajuda a entender os prós e contras do uso de ML em comparação com métodos tradicionais.
Organizando Projetos de ML
Aqui, o foco é o processo CRISP-DM, que é fundamental para organizar projetos de aprendizado de máquina. A comparação com projetos de software tradicionais esclarece as singularidades do gerenciamento de projetos de ML e prepara o aluno para lidar com os riscos envolvidos.
Considerações sobre Dados
Este módulo destaca a importância dos dados, que são essenciais para o sucesso de qualquer projeto de aprendizado de máquina. Aprendemos sobre fontes, limpeza e seleção de atributos, assim como práticas recomendadas para garantir a reprodutibilidade das nossas pipelines de dados.
Design de Sistemas de ML e Seleção de Tecnologia
Neste módulo, analisamos decisões cruciais sobre o design dos sistemas de ML. Cada decisão, seja ela sobre nuvem ou edge, online ou batch, tem seu impacto, e o curso aborda isso de maneira efetiva.
Gerenciamento do Ciclo de Vida do Modelo
Por fim, aprendemos a importância da monitoração e manutenção dos modelos uma vez que estejam em produção. Este módulo é particularmente interessante, pois discute como garantir a performance contínua do modelo e a importância do versionamento.
Em resumo, o curso é uma excelente opção para quem deseja compreender e gerenciar projetos de aprendizado de máquina de forma eficaz. A combinação de teoria e prática, junto com o suporte de uma instituição respeitável como a Universidade Duke, faz com que este curso seja altamente recomendado para gerentes de projeto, cientistas de dados e profissionais de tecnologia.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/managing-machine-learning-projects