Laboratorio de Machine Learning: Puesta en Producción de Modelos

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Ricardo Alanís
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intermedio

En este laboratorio pondrás aprueba tus conocimientos de despliegue de modelos machine learning en un proyecto de la empresa ficticia FINNTEK CORP. Consiste en mejorar cómo se provisiona el modelo a través de una API construida en Python. Se quiere lanzar una nueva versión del modelo y se necesita de tu talento para:

Temario y recursos del Laboratorio de Machine Learning: Puesta en Producción de Modelos

Para este curso vas a necesitar

  • 1 Hora de contenido

  • 8 Horas de práctica


Conocimientos previos

  • Git y GitHub.
  • Entrenamiento de modelos de machine learning.
  • Programación de API con Flask y/o FastAPI.
  • Configuración profesional de entorno de trabajo para ciencia de datos.
  • Despliegue de modelos de machine learning.

Software para este curso

  • Terminal y línea de comandos.
  • Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
  • Git y GitHub.
Optimización de provisionamiento de modelo de machine learning de churn en FINNTEK CORP

Proyecto del curso

Optimización de provisionamiento de modelo de machine learning de churn en FINNTEK CORP

Mejora la forma en cómo se provisiona un modelo de machine learning. Explora cómo se carga el modelo, la construcción y prueba de su API y diferentes servicios de cómputo en la nube. Decide cómo mejorarla, qué servicio cloud utilizar y si es necesario cambiar de tecnología para llevar el modelo a producción y que sea más estable.

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Conoce quién enseña el Laboratorio de Machine Learning: Puesta en Producción de Modelos

Ricardo Alanís

Head of Data Science en Nowports

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💻 Cree en el valor de practicar creando proyectos.
🧠Le encanta la inteligencia artificial.

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