Problemas a resolver: mejoras fundamentales o profundas

Clase 5 de 8 • Laboratorio de Machine Learning: Puesta en Producción de Modelos

Contenido del curso

Alberto Duque Villegas

student•

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:

Revisión y Exploración Inicial: Conocer y revisar las librerías, probar la API.
Mejoras en la API y el Modelo: Adaptar la API, mejorar la gestión de variables, estructurar el entrenamiento.
Pruebas y Validación: Implementar pruebas con pytest, crear scripts de prueba.
Implementación y Despliegue en Producción: Dockerización, seleccionar servicio cloud, crear pipelines, probar en la nube.

Problemas a resolver: mejoras fundamentales o profundas

Bienvenida al laboratorio

Instrucciones generales del laboratorio

Laboratorios de ML: practica tus habilidades en proyectos profesionales

Mejoras incrementales

Problemas a resolver: mejoras incrementales

Troubleshooting: mejoras incrementales

Mejoras fundamentales

Problemas a resolver: mejoras fundamentales o profundas

Troubleshooting: mejoras fundamentales o profundas

Felicidades por llevar tu modelo a producción

Cierre del laboratorio

¿Cómo continuar tu proyecto?