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Conceptos MLOps

Descubre cómo MLOps lleva modelos de aprendizaje automático a producción generando valor empresarial real.

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Descripción del curso

Infórmate sobre las operaciones de machine learning (MLOps)

Comprender los conceptos de MLOps es esencial para que cualquier científico de datos, ingeniero o líder pueda llevar los modelos de machine learning de un cuaderno local a un modelo funcional en producción.

En este curso, aprenderás qué son los MLOps, comprenderás las distintas fases de los procesos MLOps e identificarás los diferentes niveles de madurez de los MLOps. Tras conocer los conceptos esenciales de MLOps, estarás bien equipado en tu viaje para implantar el machine learning de forma continua, fiable y eficaz.

Descubre cómo se puede escalar y automatizar el machine learning

¿Cómo podemos ampliar nuestros proyectos de machine learning empleando el mínimo de tiempo y recursos? ¿Y cómo podemos automatizar nuestros procesos para reducir la necesidad de intervención manual y mejorar el rendimiento del modelo? Éstas son preguntas fundamentales del machine learning a las que MLOps da respuesta.

En este curso de MLOps, empezarás explorando los fundamentos de MLOps, examinando las características principales y las funciones asociadas. A continuación, explorarás con más detalle las distintas fases del ciclo de vida del machine learning.

A medida que avances, también aprenderás sobre sistemas y herramientas para escalar y automatizar mejor las operaciones de machine learning, incluidos los almacenes de características, el seguimiento de experimentos, los conductos CI/CD, los microservicios y la contenedorización. Explorarás conceptos clave de MLOps, lo que te proporcionará una comprensión más firme de sus aplicaciones.
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En las siguientes pistas

Ingeniero Asociado de IA para Científicos de Datos

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Ingeniero de Aprendizaje Automático

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Machine learning en la producción en Python

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  1. 1

    Introducción a los MLOps

    Gratuito

    En primer lugar, conocerás las características principales de MLOps. Explorarás el ciclo de vida del machine learning, sus fases y las funciones asociadas a los procesos MLOps.

    Reproducir Capítulo Ahora
    ¿Qué es MLOps?
    50 xp
    ¿Qué no es MLOps?
    50 xp
    WhatOps ¿para qué?
    100 xp
    Diferentes fases en MLOps
    50 xp
    El ciclo de vida del ML
    50 xp
    Tareas por fase
    100 xp
    Funciones en MLOps
    50 xp
    Tu equipo MLOps
    50 xp
    Funciones básicas en los procesos MLOps
    100 xp
  2. 2

    Diseño y desarrollo

    A continuación, aprenderás sobre la fase de diseño y desarrollo en el ciclo de vida del machine learning. Explorarás la estimación del valor añadido, la calidad de los datos, los almacenes de características y el seguimiento de experimentos.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 4

    Mantener el machine learning en producción

    Por último, aprenderás a mantener el machine learning en producción, con conceptos como la supervisión estadística y computacional, el reentrenamiento, los distintos niveles de madurez de MLOps y las herramientas que pueden utilizarse dentro del ciclo de vida del machine learning para simplificar los procesos.

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Fundamentos de MLOps

colaboradores

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George Boorman
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James Chapman
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Arne Warnke
Folkert Stijnman HeadshotFolkert Stijnman

ML Engineer

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