Despliegue y Evaluación Automatizados de Machine Learning

Transicionar un modelo de machine learning de un notebook local a un entorno de producción puede ser un proceso manual frágil y propenso a errores. Este curso te enseña cómo establecer pipelines automatizados que evalúen, empaqueten y desplieguen tus modelos de forma segura y consistente. Pasarás de las entregas manuales de modelos a un flujo de trabajo moderno de MLOps. Al leer nuestras explicaciones estructuradas y analizar ejemplos prácticos de configuración y código, comprenderás cómo configurar la integración continua, ejecutar pruebas de evaluación automatizadas y monitorear el rendimiento del modelo en producción. Lo que aprenderás: - Comprender las fases fundamentales del ciclo de vida de MLOps y las estrategias de despliegue de modelos. - Automatizar las pruebas y validación de modelos para asegurar que el rendimiento no se degrade antes del lanzamiento. - Configurar pipelines de CI/CD para empaquetar y desplegar modelos automáticamente. - Aplicar monitoreo de modelos y técnicas básicas de observabilidad para detectar deriva en producción. - Implementar control de versiones tanto para el código como para los artefactos del modelo para asegurar la reproducibilidad. Comenzamos con la terminología central y los conceptos fundamentales de despliegue antes de avanzar paso a paso a través de las pruebas automatizadas, el empaquetado y la integración de pipelines. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y aspirantes a profesionales de MLOps. No se requiere experiencia previa en despliegue. Comienza a construir pipelines de despliegue robustos y automatizados hoy mismo.