Este tipo de contenido laboratorio/handsone son ideal para aprender activamente lo que se quiere masterizar. Más de estos contenidos orientados así!
Bienvenida al laboratorio
Instrucciones generales
Laboratorios de ML: practica tus habilidades en proyectos profesionales
Exploración de modelo de machine learning desde API
Problemas a resolver: documentación, carga y prueba de modelo
Troubleshooting: carga y prueba del modelo
Mejora de performance de modelo de machine learning
Problemas a resolver: performance de modelo
Troubleshooting: performance de modelo
Revisión de resultados
Cierre del laboratorio
¿Cómo continuar tu proyecto de machine learning?
Lectura
🔴 MUCHO OJO
❌ Esto NO es un curso. Aquí no aprenderás de machine Learning, sino que vienes a poner a prueba tus habilidades. Ricardo esta vez no es un profesor del que vas a aprender sobre data science.
💚 En este LABORATORIO desarrollarás un proyecto de mejora a un modelo de machine learning que fue entrenado previamente. Tú, con tus conocimientos de la Escuela de Data Science e Inteligencia Artificial, tienes que analizar el funcionamiento y estructura del proyecto, proponer mejoras, ejecutarlas y probar tus resultados. No habrá un profesor del que aprenderás el paso a paso (recuerda que para eso están los cursos, no los laboratorios). Aquí vienes a desafiar tus habilidades y cumplir un reto por tu cuenta.
🧠 Para tomar este laboratorio es necesario que tengas los siguientes conocimientos:
Estos conocimientos puedes aprenderlos con los cursos previos a este laboratorio en la ruta de Data Scientist con Python.
👀 Durante el laboratorio, Ricardo te dará instrucciones generales y algunas recomendaciones de cómo podrás abordar el proyecto para optimizar el performance del modelo.
💪 ¿Tienes todo listo para comenzar? Empecemos, esperamos ver tus resultados cuando termines. 🚀
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Vamos a darle!
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