Aprender los conceptos clave
Optimización de Modelos de Machine Learning para Producción
Clase 36 de 37 • Curso Profesional de Machine Learning con scikit-learn
Contenido del curso
Iniciar un proyecto con sklearn
Optimización de features
- 8
Selección de Variables en Modelos de Aprendizaje Automático
06:56 - 9
Reducción de Dimensionalidad con Análisis de Componentes Principales
05:52 - 10
Reducción de Dimensionalidad y Regresión Logística con Python
09:57 - 11
Clasificación de Enfermedad Cardiaca con PCA y Regresión Logística
13:45 - 12
Funciones Kernel en la Clasificación de Datos Complejos
09:01 - 13
Regularización en Modelos de Machine Learning
07:39 - 14
Implementación de Regularización en Modelos de Regresión Lineal
15:19 - 15
Análisis de Resultados en Modelos de Regresión Ridge y Lasso
02:42 - 16
Regularización ElasticNet con Scikit-learn: Conceptos y Aplicación
01:41
Regresiones robustas
Métodos de ensamble aplicados a clasificación
Clustering
Optimización paramétrica
- 28
Validación Cruzada en Modelos de Machine Learning
06:53 - 29
Validación Cruzada con Scikit-learn: Cruz Vales Cor y KFold
09:09 - 30
Optimización de Modelos con Búsqueda en Grilla y Aleatoria
07:22 - 31
Automatización de Parámetros en Modelos de Regresión con Random Forest
10:38 - 32
Optimización Automática de Modelos con Auto-sklearn
01:50
Salida a producción
- 33
Estructuración Modular de Código Python para Machine Learning
10:17 - 34
Automatización de Modelos Machine Learning con Python
14:18 - 35
Publicación de Modelos de IA con Flask y Python
10:36 - 36
Optimización de Modelos de Machine Learning para Producción
00:42 - 37
Recursos para Aprender Machine Learning y Data Science
00:58
Resumen
¿Cómo tratar datos de manera eficiente?
Haber llegado a este punto demuestra tu perseverancia y dedicación en el aprendizaje del análisis de datos. A lo largo de este curso, adquiriste habilidades fundamentales para tratar tus datos con eficacia. Aprendiste a seleccionar los datos más relevantes para extraer información crucial. Este proceso es esencial en la ciencia de datos, ya que permite enfocar los esfuerzos en las variables significativas, reduciendo la complejidad y el volumen de datos a analizar.
¿Por qué es importante seleccionar correctamente los datos?
Seleccionar los datos adecuados te permite:
- Optimizar recursos al centrarte en lo necesario.
- Incrementar la precisión de los modelos predictivos.
- Facilitar la interpretación de resultados al reducir el ruido y la redundancia.
- Mejorar el rendimiento computacional al disminuir la carga de procesamiento.
¿Cómo construir modelos de Machine Learning?
Una de las partes más fascinantes del aprendizaje automático es la construcción de modelos. Durante el curso, aprendiste a enfrentar casos complejos con modelos de Machine Learning, logrando soluciones innovadoras y eficientes a problemas desafiantes.
¿Cuáles son las etapas para desarrollar un modelo efectivo?
Estas son las fases clave al construir un modelo efectivo:
- Definición del problema: Clarifica el objetivo que pretendes alcanzar con el modelo.
- Selección de características: Aprovecha las técnicas aprendidas para elegir las variables que realmente influyen en el modelo.
- Entrenamiento del modelo: Aplica los algoritmos adecuados a tus datos.
- Evaluación y validación: Usa técnicas de validación cruzada para asegurar la robustez del modelo.
- Optimización: Ajusta parámetros para incrementar la precisión y eficacia.
¿Cómo optimizar y llevar modelos a producción?
Un aspecto vital aprendido es cómo optimizar los modelos de manera automática y eficaz. Esta habilidad te permite ahorrar tiempo y recursos, asegurando que los modelos sean lo más precisos y veloces posible antes de su implementación.
¿Qué pasos seguir para optimizar modelos?
Para optimizar un modelo, ten en cuenta:
- La automatización de la selección de hiperparámetros.
- La evaluación de distintos algoritmos y arquitecturas.
- La reducción del tiempo de procesamiento sin comprometer la precisión.
¿Qué es un Happy REST API?
Implementar tu modelo en producción es una misión compleja que has aprendido a simplificar usando un Happy REST API. Esta herramienta viene en tu auxilio cuando buscas integrar índices con sistemas existentes, permitiendo interactuar de forma fluida con tus modelos a través de peticiones HTTP.
¿Qué sigue en tu camino de aprendizaje?
La aventura del aprendizaje no termina aquí. Te animo a rendir el examen y a evaluar tus conocimientos actuando de manera autónoma. Además, habrás recibido materiales adicionales para continuar enriqueciendo tu formación.
¿Listo para el desafío? Mantente curioso, nunca dejes de aprender y prepárate para aplicar estos conocimientos en proyectos reales. ¡Te felicito nuevamente y te deseo lo mejor en tu camino en el fascinante mundo del análisis de datos y Machine Learning!