Fundamentos de MLOps: Despliegue y Monitorización de Modelos de Machine Learning

Mover un modelo de machine learning de un notebook local a un entorno de producción confiable requiere un conjunto especializado de habilidades. Este curso basado en texto te introduce a los principios centrales de las Operaciones de Machine Learning (MLOps), cerrando la brecha entre la ciencia de datos y la ingeniería de software. Al final de este curso, comprenderás cómo automatizar pipelines de modelos, gestionar el versionado de datos y configurar la integración continua y el despliegue continuo (CI/CD) para tus sistemas de IA. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de MLOps, la terminología y el ciclo de vida del machine learning. - Configurar pipelines automatizados para preprocesamiento de datos, entrenamiento y evaluación de modelos. - Aplicar control de versiones tanto al código como a los conjuntos de datos para garantizar la reproducibilidad. - Desplegar modelos en producción utilizando conceptos básicos de contenerización y servicios en la nube. - Monitorizar el rendimiento del modelo en tiempo real para detectar la deriva de datos y mantener la precisión. - Implementar flujos de trabajo básicos de CI/CD adaptados a pipelines de machine learning. El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos estructurales antes de guiarte a través de explicaciones escritas paso a paso sobre el diseño de pipelines, estrategias de despliegue y la observabilidad continua del modelo. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de machine learning, científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en operaciones y desean aprender a gestionar modelos de producción, sin requerir experiencia previa en DevOps. Comienza a leer hoy mismo para construir sistemas de machine learning confiables, automatizados y escalables.