Curso de MLOPS: Despliegue de Modelos de Machine Learning

4.3

Nivel Avanzado

35 clases

5 horas de contenido

10 horas de práctica

Implementa flujos de MLOps para entrenar, registrar, desplegar y monitorear modelos de machine learning usando MLflow, FastAPI, Docker, AWS, Prefect y Grafana, gestionando el ciclo completo en producción.

Fundamentos de MLOps y tracking de modelos

Tracking del ciclo de vida de modelos de machine learning

Orquestación de pipelines de machine learning

Despliegue de modelo de machine learning

Monitoreo de modelo de machine learning en producción

Tomar examen

Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

María Camila Durango

Machine Learning Developer

Opiniones del curso

4.3 · 45 opiniones

Iván Martínez Zarate

@imartinezz·

excelente curso

Edwin Steven Ortega Tejada

@nevets.agetro·

El curso es increíble y está muy bien estructurado. Sin embargo, considero que sería muy valioso añadir un curso "puente" previo a este: un módulo donde construyamos un modelo propio paso a paso (incluso reutilizando los que ya desarrollamos en cursos anteriores) y que luego, en este curso, se enfoque exclusivamente en su despliegue y en toda la parte de MLOps. Esto ayudaría a reforzar la continuidad del aprendizaje y facilitaría aún más la comprensión del flujo completo.

David Santiago Puerta Betancur

@davidpb.2094·

Excelente curso, a pesar de lo denso, si le dedicas el tiempo necesario la profe y el contenido van a aportar demasiado, super recomendado

Juan R. Vergara M.

@juan-raul-vergara-m·

Lo mejor de este curso fue la comprensión profunda de MLOps, incluyendo la integración y automatización de procesos de Machine Learning, el seguimiento y gestión de modelos con MLflow, y el despliegue eficiente de modelos utilizando Docker y FastAPI. Además, el curso destacó la importancia de las mejores prácticas en el manejo de datos, la orquestación de tareas, y la creación de características para maximizar el rendimiento predictivo de los modelos.

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Eleva tu aprendizaje

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Curso de MLOPS: Despliegue de Modelos de Machine Learning

Fundamentos de MLOps y tracking de modelos

Implementación de MLOps para Modelos de Machine Learning

Principios y Etapas del MLOps en Machine Learning

Componentes de Infraestructura en MLOps: Control, Integración y Monitorización

Tracking de Modelos de Machine Learning con MLflow Local

Seguimiento local de experimentos con MLflow usando folder personalizado

Tracking de Experimentos con MLflow y Bucket en SQLite

Tracking de Experimentos de Machine Learning con AWS y MLflow

Tracking del ciclo de vida de modelos de machine learning

Clasificación de Tickets con Procesamiento de Lenguaje Natural

Tracking de Datos y Modelado con MNLflow y Scikit-learn

Tracking de Métricas e Hiperparámetros con Validación Cruzada

Tracking de Modelos y Métricas con MLflow y CycleLearn

Optimización de Hiperparámetros en Modelos de Machine Learning

Creación y gestión de experimentos con MLflow y Scikit-Learn

Promoción y Gestión de Modelos en Azure con MLflow

Validación de Modelos de Machine Learning con MLflow y SciPy

Tracking y Trazabilidad en MLOps con MLflow

Orquestación de pipelines de machine learning

Creación de tareas en Prefect para flujos de Machine Learning

Creación de Flujos de Trabajo con Prefect para Machine Learning

Pipeline de Machine Learning para Clasificación de Tickets

Pipeline de Procesamiento y Entrenamiento de Modelos de Datos

Ejecución de Flujos de Trabajo con Prefect: Conceptos y Prácticas

Orquestación de Flujos Flexibles con Prefect y Python

Despliegue de modelo de machine learning

Despliegue de Aplicaciones con Docker y FAS API en AWS

Creación de Aplicación con PaaS API, Docker y Grafana

Preprocesamiento y Predicción de Texto en Modelos de Machine Learning

Configuración de Base de Datos en SQLModel y Docker Compose

Despliegue Local y en AWS de Aplicaciones con Docker y Postman

Implementación de Modelos en Entornos Productivos con AWS y Docker

Autoescalado y Entrega Continua de Modelos en Producción

Monitoreo de modelo de machine learning en producción

Monitoreo de Modelos en Producción: Estrategias y Métricas Clave

Monitoreo de Modelos en Producción: Calidad de Datos y Data Drift

Modelo de Clasificación con Support Vector Classifier

Análisis de Drift y Valores Faltantes con Evidently

Creación de Dashboards y Visualizaciones en Grafana para Machine Learning

Mejora de Procesos MLOps e Infraestructura Escalable

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4.3 · 45 opiniones

Iván Martínez Zarate

Edwin Steven Ortega Tejada

David Santiago Puerta Betancur

Juan R. Vergara M.

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DevOps

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Machine Learning y Deep Learning

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