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

¿Qué es MLOps?

Explicación de los MLOP

Principios MLOps

Diferentes fases en MLOps

El ciclo de vida de ML

Tareas por fase

Funciones en MLOps

Tu equipo MLOps

Funciones básicas en los procesos MLOps

Introducción a los MLOps

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

Diseño de MLOps

Identificar los requisitos empresariales

Métricas clave

Calidad e ingestión de datos

Determinar la calidad de los datos

Dimensiones de la calidad de los datos

Ingeniería de caracteristicas (Feature engineering)

Mejorar el rendimiento de los modelos

Ayudar a un amigo

Seguimiento de experimentos

¿Qué podemos rastrear?

Saltarse el seguimiento del experimento

Diseño y desarrollo

En este capítulo, te sumergirás en los conceptos relevantes para desplegar el aprendizaje automático en producción, como los entornos de ejecución, la contenedorización, CI/CD pipelines, y las estrategias de despliegue.

Preparar el modelo para el despliegue

Entornos de tiempo de ejecución

Contenedorizar o no contenerizar

Arquitectura de despliegue del aprendizaje automático

Microservicio

Flujo de datos de la API

CI/CD y estrategia de despliegue

CI/CD conductos

Estrategias de despliegue

Automatización y escalado

Cómo automatizar y escalar los componentes

Componentes MLOps

Desplegar el aprendizaje automático en la producción

Por último, aprenderás a mantener el aprendizaje automático 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 aprendizaje automático para simplificar los procesos.

Monitorización de modelos de aprendizaje automático

Supervisión del aprendizaje automático

Opciones

Estadística

Computacional

Seguimiento estadístico vs. computacional

Reentrenar un modelo de aprendizaje automático

Deriva de datos

Deriva conceptual

Ejemplos de deriva

Reentrenamiento

Niveles de madurez de los MLOps

Madurez de los MLOps

Nivel 1

Nivel 2

Nivel 3

Niveles de madurez MLOps

Herramientas MLOps

Utilizar una herramienta

Contenedor de modelos

Supervisión

Elige la herramienta adecuada

Recapitula: Conceptos MLOps

Mantener el aprendizaje automático en producción

Comprender las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) es esencial para que cualquier científico de datos, ingeniero o líder pueda llevar los modelos de aprendizaje automático de un cuaderno local a un modelo funcional en producción. Este curso te introduce en los procesos, fases y niveles clave de los MLOps, incluidos el diseño, el desarrollo, la implantación y la supervisión. Descubrirás cómo la automatización permite a las organizaciones lanzar, supervisar y actualizar eficazmente sus modelos de aprendizaje automático.

<h2>Infórmate sobre las operaciones de machine learning (MLOps)</h2>
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.
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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.
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<h2>Descubre cómo se puede escalar y automatizar el machine learning</h2>
¿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.
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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.
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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.

Understanding Machine Learning

Understanding Data Engineering

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

Conceptos MLOps

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

Ingeniero Asociado de IA para Científicos de Datos

Ingeniero de Aprendizaje Automático

Machine learning en la producción en Python

Fundamentos de MLOps

En el 21% de los casos, el modelo predice erróneamente que las transacciones son fraudulentas.

Durante los últimos tres días, el modelo ha predicho constantemente que un cliente se dará de baja con una probabilidad del 100%.

Alrededor del 55% de los datos entrantes proceden de clientes masculinos.

En tres horas, el modelo ha sido capaz de procesar 702 solicitudes.

El CPU del servidor se utilizó sólo un 12% durante la semana pasada.

Parece que el modelo estuvo desconectado durante dos horas el lunes por la mañana.

Seguimiento estadístico vs. computacional

Conceptos MLOps

Ejercicio interactivo práctico