Despliegue de Modelos de Machine Learning con Flask

Construir un modelo de machine learning es solo el primer paso; el valor real proviene cuando puedes servir ese modelo a los usuarios a través de una aplicación web confiable. Este curso proporciona un camino claro para convertir código estático en herramientas interactivas al envolver modelos predictivos en una interfaz web funcional. Adquirirás las habilidades para cerrar la brecha entre la ciencia de datos y la ingeniería de software, asegurando que tus modelos estén listos para la interacción en el mundo real. A través de explicaciones escritas y ejercicios basados en código, aprenderás a manejar solicitudes de datos y entregar predicciones de manera eficiente. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales y el ciclo de vida del despliegue de modelos de machine learning - Configurar un entorno de Python y una aplicación Flask para servir predicciones de modelos - Construir endpoints de API RESTful que acepten datos y devuelvan salidas del modelo en tiempo real - Aplicar pasos de preprocesamiento dentro del pipeline de despliegue para garantizar la consistencia de los datos - Comparar diferentes arquitecturas de despliegue y plataformas de hosting para uso en producción - Practicar el despliegue de un modelo a través de un enfoque de estudio de caso paso a paso El curso comienza con la terminología central y los conceptos básicos de arquitectura antes de pasar a la implementación práctica utilizando Flask para construir y probar un pipeline de despliegue funcional. Explorarás las mejores prácticas modernas para la gestión de entornos y la estructura de API para asegurar que tus aplicaciones sean robustas. Este curso está diseñado para principiantes en ciencia de datos o desarrollo web que deseen aprender a hacer operativos sus modelos. No se requiere experiencia previa con frameworks web. Comienza tu viaje en el mundo del despliegue de modelos y haz que tus proyectos de ciencia de datos sean accesibles para el mundo.