Aprende sobre los fundamentos del Despliegue de Modelos de Machine Learning. Conoce el flujo de vida del MLOps y trabaja en un proyecto que sea escalable y que puede convertirse en un producto.
Machine Learning Operations
Presentación del proyecto
Data Version Control
- 8

¿Qué es DVC y por que lo utilizaremos?
01:20 min - 9

Comandos básicos para implementar DVC
01:20 min - 10

Implementando DVC en nuestro proyecto
12:38 min - 11

Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: preparación de la data
18:25 min - 12

Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: script de entrenamiento
16:26 min - 13

Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: validación del modelo
17:48 min
Desarrollo de API con FastAPI
Continuous Integration/Deployment/Training
Final del proyecto
Sigue Aprendiendo
Conoce quién enseña el curso

Gerson Perdomo
4.5 · 63 opiniones


Eduardo Enriquez
Muy productivo este curso muy interesante


Juan Marmili
Aprenderas a implementar dvc de proyectos de ml.

Elias Dudamel
Un curso excelente para cerrar carreras de DS o ML engineer. Se aplica todo lo que vio y proporcionan el conocimiento para poder generar valor al no solo generar un modelo en un notebook sino que también pueda ser usado por tercero a través de distintas arquitecturas mitigando el riesgo de "distribution shift". Me encanto y no puedo esperar por tener más cursos como este con buenas prácticas e ideas de patrones de diseño.


William Caleb Saenz Camacho
Tremendo curso, me lleno de conocimiento que necesitaba adquirir para el despliegue de modelos de machine learning.
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender