Programa do Curso

Introdução ao Aprendizado Continuado

  • Por que o aprendizado continuado é importante
  • Desafios em manter modelos finamente ajustados
  • Estratégias e tipos de aprendizado principais (online, incremental, transferência)

Gestão de Dados e Pipelines de Streaming

  • Gerenciando conjuntos de dados em evolução
  • Aprendizado online com mini-lotes e APIs de streaming
  • Desafios na rotulação e anotação de dados ao longo do tempo

Prevenindo o Esquecimento Catastrófico

  • Consolidação Elástica de Pesos (EWC)
  • Métodos de repetição e estratégias de ensaio
  • Regularização e redes com aumento de memória

Drift do Modelo e Monitoramento

  • Detectando drift de dados e conceitos
  • Métricas para a saúde do modelo e o decréscimo do desempenho
  • Acionando atualizações automatizadas do modelo

Automação na Atualização de Modelos

  • Retenção automática e estratégias de agendamento
  • Integração com CI/CD e MLOps fluxos de trabalho
  • Gestão da frequência de atualizações e planos de rollback

Estruturas e Ferramentas para Aprendizado Continuado

  • Visão geral do Avalanche, Hugging Face Datasets e TorchReplay
  • Suporte da plataforma para aprendizado continuado (por exemplo, MLflow, Kubeflow)
  • Scalability e considerações de implantação

Casos Reais e Arquiteturas

  • Previsão do comportamento do cliente com padrões em evolução
  • Monitoramento industrial de máquinas com melhorias incrementais
  • Sistemas de detecção de fraude sob modelos de ameaças em mudança

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e arquiteturas de redes neurais
  • Experiência com o ajuste fino de modelos e pipelines de implantação
  • Familiaridade com versionamento de dados e gerenciamento do ciclo de vida do modelo

Público-alvo

  • Engenheiros de manutenção de IA
  • MLOps engenheiros
  • Praticionários de aprendizado de máquina responsáveis pela continuidade do ciclo de vida dos modelos
 14 Horas

Próximas Formações Provisórias

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