Laboratorio de Machine Learning: Puesta en Producción de Modelos
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Instrucciones generales del laboratorio

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Laboratorios de ML: practica tus habilidades en proyectos profesionales

Mejoras incrementales

3

Problemas a resolver: mejoras incrementales

4

Troubleshooting: mejoras incrementales

Mejoras fundamentales

5

Problemas a resolver: mejoras fundamentales o profundas

6

Troubleshooting: mejoras fundamentales o profundas

7

Felicidades por llevar tu modelo a producción

Cierre del laboratorio

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Ricardo Alanis

Ricardo Alanis

Problemas a resolver: mejoras fundamentales o profundas

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Alberto Duque Villegas

Alberto Duque Villegas

hace 6 meses
Con base en lo que ha dicho Ricardo y algún otro comentario de estudiantes que nos han precedido, en resumen, las mejoras pueden corresponder a alguno de estos cuatro conceptos: 1. **Revisión y Exploración Inicial**: Conocer y revisar las librerías, probar la API. 2. **Mejoras en la API y el Modelo**: Adaptar la API, mejorar la gestión de variables, estructurar el entrenamiento. 3. **Pruebas y Validación**: Implementar pruebas con pytest, crear scripts de prueba. 4. **Implementación y Despliegue en Producción**: Dockerización, seleccionar servicio cloud, crear pipelines, probar en la nube.