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Desplegando soluciones de aprendizaje automático

Descripción

La popularidad del aprendizaje automático está en aumento, pero están surgiendo serias señales de alerta temprana en torno al rendimiento de los modelos de ML en la producción.

Desplegando soluciones de aprendizaje automático
Desplegando soluciones de aprendizaje automático

En este curso, Desplegando Soluciones de Aprendizaje de Máquinas, obtendrá la capacidad de identificar las razones por las que los modelos podrían tener un rendimiento inferior en la producción después de haber funcionado bien en la formación y las pruebas, y las formas de mitigar este preocupante fenómeno.

En primer lugar, aprenderá cómo la desviación del servicio de entrenamiento, la deriva del concepto y el exceso de equipamiento son diferentes causas del bajo rendimiento del modelo, y cómo pueden ser mitigados por la supervisión posterior al despliegue.

A continuación, descubrirá cómo se pueden desplegar los modelos ML, que están disponibles en los puntos finales HTTP, utilizando Flask, el popular marco de servicio web en Python. También verá cómo puede desplegar modelos en entornos sin servidores como las Funciones de Nube de Google

Finalmente, trabajarás con servicios de aprendizaje automático específicos de la plataforma, como la plataforma de inteligencia artificial de Google y Amazon SageMaker para el despliegue de modelos.

Cuando termine este curso, tendrá las habilidades y el conocimiento para identificar los problemas con los modelos que se han desplegado pero que no están funcionando según lo esperado, así como la forma de implementar el despliegue utilizando tanto la infraestructura on-prem como la de la nube.