Fundamentos de MLOps (Machine Learning Operations) Hands On

Partner: Udemy
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Description: Si estás buscando un curso práctico, conciso y aplicado para aprender las tecnologías de MLOps, has venido al lugar correcto.Según una encuesta de Algorithmia, el 85% de los proyectos de Machine Learning no llegan a producción. Además, el mercado de MLOps no para de crecer. Se estimó en $23,2 mil millones para el 2019 y se proyecta que alcance los $126 mil millones para 2025. Por ello, el formarte en MLOps te dará numerosas oportunidades laborales y profesionales.Este curso está diseñado para aprender todo lo relacionado con MLOps, desde el desarrollo, registro y versionado de modelos hasta la monitorización, CI/CD, model serving y puesta en producción mediante APIs y aplicaciones web.Con la formación teórica, las guías de estudio descargables, los ejercicios prácticos y los laboratorios aplicados a casos de uso reales este es el único curso que necesitarás para aprender a implementar un ciclo completo de MLOps. Para ello, te guiaremos a través de las competencias de MLOps, compartiendo explicaciones claras y útiles consejos profesionales.¿Qué incluye el curso?Conceptos básicos y fundamentos de MLOps. Desafíos en la gestión tradicional del ciclo de vida del ML. Cómo MLOps aborda los problemas de subir a producción un modeloNiveles de implantación del MLOpsToolbox completo de MLOps. Aprenderemos algunas de las herramientas más novedosas de MLOps.Seguimiento de experimentos y registro de modelos con MLFlow.Automatización del ciclo de vida del modelo con Pycaret. Pycaret permite automatizar y facilitar gran parte del ciclo de MLOps, como el versionado de modelos, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.Interpretabilidad de modelos y deriva de dato
Category: Development > Data Science > MLOps
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