MLOps y Evaluación de Modelos con Vertex AI

Desplegar un modelo de machine learning es solo el primer paso; asegurar que funcione de manera consistente y precisa en producción es el verdadero desafío. Sin una evaluación estructurada, identificar sesgos, deriva y degradación del rendimiento se vuelve casi imposible. Este curso basado en texto te guía a través de los principios centrales de las Operaciones de Machine Learning (MLOps) con un enfoque específico en la evaluación de modelos utilizando Vertex AI. Pasarás de entrenar modelos simples a evaluar, comparar y monitorear sistemáticamente su rendimiento utilizando herramientas modernas basadas en la nube. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de MLOps, las etapas del ciclo de vida del modelo y la terminología clave de evaluación. - Configurar pipelines de evaluación de Vertex AI para automatizar el seguimiento del rendimiento. - Analizar métricas de evaluación para modelos de clasificación, regresión y modelos modernos de IA generativa. - Identificar la deriva del modelo y el sesgo de los datos para mantener una alta calidad de predicción a lo largo del tiempo. - Comparar modelos campeón y retador para tomar decisiones informadas de despliegue. El currículo comienza con terminología esencial y el marco conceptual de MLOps. Luego progresarás a través de guías escritas paso a paso y fragmentos de código estructurados que demuestran cómo ejecutar trabajos de evaluación, interpretar informes de rendimiento e integrar la evaluación en pipelines de entrega continua. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y analistas técnicos que son nuevos en MLOps, y no requiere experiencia previa en despliegue en la nube. Comienza a leer hoy mismo para construir flujos de trabajo de machine learning confiables y listos para producción.