Flujo de trabajo con Vertex AI

Como transformar equipos con VertexAi
-Machine learning y ciencia de datos unificados
-Streamline y escalabilidad con MLOps
-Aplicaciones de IA fáciles de desplegar

Vertex Ai
Definir esquemas de datos y el target - Analisis de features de entradas- Entrenamiento - evaluacion del comportamiento del modelo - Despliegue del modelo para generar predicciones

Auto ML en Vertex Ai
Definir esquema de datos y target - Analisis de features de entrada - entrenar modelo (feature engineering, selección de modelo, Ajustes de hiper parámetros) - Evaluar comportamientos del modelo - Desplegar modelos para generar predicciones

# Documentación de Vertex AI <https://cloud.google.com/vertex-ai/docs>

Actualizando la clase # Flujo de trabajo con Vertex AI ### **1. Preparación de Datos:** * **Ingestión de Datos:** Importa tus datos desde diferentes fuentes como Google Cloud Storage, BigQuery u otras fuentes de datos externas. * **Limpieza y Transformación:** Utiliza herramientas como Dataflow, BigQuery o Cloud Dataprep para limpiar, transformar y preparar tus datos para el entrenamiento de modelos. ### **2. Desarrollo de Modelos:** * **Selección de Algoritmos:** Elige los algoritmos de aprendizaje automático adecuados para tu problema (regresión, clasificación, clustering, etc.). * **Entrenamiento de Modelos:** Utiliza Vertex AI para entrenar modelos utilizando AutoML (aprendizaje automático automático) o entrenamiento personalizado con TensorFlow, PyTorch u otras bibliotecas de ML. ### **3. Evaluación de Modelos:** * **Validación Cruzada:** Evalúa el rendimiento de tus modelos utilizando técnicas de validación cruzada para garantizar su generalización. * **Métricas de Evaluación:** Analiza métricas como precisión, recall, F1-score, ROC-AUC, entre otras, para evaluar la calidad de tus modelos. ### **4. Optimización de Modelos:** * **Búsqueda de Hiperparámetros:** Utiliza herramientas de optimización de hiperparámetros para encontrar la configuración óptima de tu modelo. * **Ajuste de Hiperparámetros:** Experimenta con diferentes valores de hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización de tus modelos. ### **5. Implementación y Despliegue:** * **Despliegue de Modelos:** Implementa tus modelos entrenados como servicios API para realizar predicciones en tiempo real o en lotes. * **Escalabilidad Automática:** Vertex AI escala automáticamente los recursos de cómputo según la carga de trabajo y la demanda de predicciones. ### **6. Monitoreo y Gestión:** * **Monitoreo en Producción:** Supervisa el rendimiento de tus modelos en producción, incluyendo métricas de latencia, uso de recursos y precisión. * **Alertas y Notificaciones:** Configura alertas y notificaciones para detectar desviaciones en el rendimiento de tus modelos y tomar medidas correctivas. ### **7. Actualización y Mantenimiento:** * **Actualización de Modelos:** Realiza actualizaciones periódicas de tus modelos para mantener su precisión y relevancia. * **Reentrenamiento Automático:** Configura el reentrenamiento automático de modelos para adaptarse a cambios en los datos o en el entorno. ### **8. Análisis y Visualización:** * **Análisis de Resultados:** Utiliza herramientas de análisis y visualización como BigQuery, Data Studio o AI Explanations para comprender y explicar los resultados de tus modelos. * **Interpretación de Modelos:** Examina la importancia de las características, la contribución de las variables y la interpretabilidad de tus modelos. ### **Ventajas del Flujo de Trabajo con Vertex AI:** * **Integración Completa:** Vertex AI ofrece una integración completa de herramientas y servicios de Google Cloud Platform para un flujo de trabajo de extremo a extremo. * **Simplicidad:** Simplifica el desarrollo y la gestión de modelos de aprendizaje automático con herramientas intuitivas y una interfaz unificada. * **Escalabilidad y Rendimiento:** Utiliza la infraestructura de Google Cloud para ofrecer escalabilidad automática y alto rendimiento en el entrenamiento y predicción de modelos. * **Automatización:** Automatiza tareas repetitivas como la búsqueda de hiperparámetros, la implementación de modelos y el monitoreo de rendimiento.