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.
Proyecto del curso
Optimización de provisionamiento de modelo de machine learning de churn en FINNTEK CORPMejora 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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2 Clases abiertasMejoras incrementales
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