costruirò modelli di machine learning in Python e pipeline mlops

Ho sviluppato un progetto end-to-end di ML e MLOps per prevedere consegne in ritardo usando dati reali di Olist E-Commerce. PROGETTO: FLUSSO DI LAVORO E OUTPUT 1) Integrazione dati | Python, Pandas 2) Unione delle tabelle correlate per creare un dataset unificato. 3) Ingegneria degli obiettivi e suddivisione 4) Creazione di etichette Late/On-Time e set train/validation/test. 5) EDA e Feature Engineering 6) Analisi dei pattern di consegna e costruzione di pipeline di preprocessing. 7) Addestramento modelli | Scikit-learn 8) Addestramento di modelli di classificazione e valutazione delle metriche di previsione. 9) MLflow | Experiment Tracking 10) Registrazione delle run di addestramento, metriche e artefatti del modello. 11) DVC | Version Control 12) Gestione di versioni di dati e modelli. 13) Great Expectations | Validation 14) Definizione di controlli sulla qualità dei dati e vincoli di input. 15) FastAPI | Model Serving 16) Creazione di endpoint /predict, /batch-predict, /health, /model-info e /metrics. 17) Docker | Containerization 18) Configurazione di Dockerfile e Docker Compose. 19) Pytest & GitHub Actions | CI/CD 20) Preparazione di test automatici e flussi CI. 21) Monitoring & Logging 22) Aggiunta di tracking di richieste, errori, latenza e predizioni. OUTPUTS Codice Python, modelli addestrati, output di valutazione, API, test e documentazione. Parliamo del tuo progetto ML!