Entrenamiento, Optimización y Despliegue de Modelos en AWS

Llevar un modelo de machine learning desde un notebook local a un entorno de producción confiable puede ser un desafío desalentador. Este curso te guía paso a paso a través del proceso de entrenamiento, optimización y despliegue de modelos en la plataforma en la nube de AWS. A través de explicaciones escritas claras y ejemplos prácticos de código, aprenderás a aprovechar los servicios de AWS para construir pipelines de machine learning escalables y rentables. Pasarás de comprender los conceptos básicos de la nube a implementar estrategias de despliegue del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de machine learning y la arquitectura de AWS SageMaker; - Entrenar modelos de manera eficiente utilizando algoritmos incorporados y contenedores personalizados en AWS; - Optimizar el rendimiento del modelo y reducir los costos de inferencia utilizando ajuste de hiperparámetros y compilación de modelos; - Desplegar modelos en producción utilizando puntos finales en tiempo real, transformación por lotes y opciones sin servidor; - Implementar prácticas modernas de MLOps, incluyendo monitoreo de modelos y detección de deriva de datos. El curso comienza con la terminología clave y los servicios fundamentales de machine learning de AWS. Luego progresarás a través de la preparación de datos, configuraciones de entrenamiento, técnicas de optimización y varios patrones de despliegue de producción. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de machine learning, científicos de datos y desarrolladores que son nuevos en AWS. No se requiere experiencia previa en ingeniería en la nube. Comienza a leer hoy mismo para dominar el ciclo de vida del machine learning en AWS.