Curso “Releasing Machine Learning Models”

USD $99

Una parte fundamental de la Ciencia de Datos es ponerla al servicio de otros. Este curso está diseñado para que aprendas a desplegar modelos de Machine Learning como APIs.

Descripción

Una parte fundamental de la Ciencia de Datos es ponerla al servicio de otros. Este curso está diseñado para que aprendas a desplegar modelos de Machine Learning como APIsCortex es una herramienta open source para estos fines construido para la implementación, el escalado y la administración de sistemas de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, ONNX y muchos otros en ambientes de producción. Su misión es que los Científicos de Datos puedan desplegar en producción modelos estadísticos basados en machine learning, sin tener que preocuparse por la infraestructura tecnológica alrededor de los mismos.

Cortex despliega modelos de machine learning como APIs y se basa en Docker y FastAPI para el despliegue de estos. Es por eso que en nuestra visión de DataOps, es decir, la combinación entre Data Scientists y DevOps, es importante comprender estos componentes para obtener una visión de extremo a extremo y por tanto forman parte del temario del Programa DevOps For Data Scientists.

Docker es un proyecto de código abierto que automatiza el despliegue de aplicaciones dentro de contenedores de software, proporcionando una capa adicional de abstracción y automatización en múltiples sistemas operativos. FastAPI es un framework de alto rendimiento escrito en Python para construir APIs rápido y fácil.

Después de este curso podrás desplegar fácilmente entornos con Cortex o construir tus propias soluciones basadas en Docker y FastAPI.

El curso “Releasing Machine Learning Models” debes tomarlo después del curso “Orchestration and Automation”.

Información adicional

Modalidad

e

Duración

4 semanas.

Clases

3 sesiones durante la primera, segunda y tercera semana.

Clases magistrales

2 clases magistrales, cada una con un Científico de Datos con experiencia relevante en el sector productivo.

Ejercicios prácticos

2 ejercicios con múltiples preguntas para transferir destrezas y habilidades.

Foro de discusión

1 sesión cuyo objetivo es el aprendizaje colaborativo.

Caso práctico

1 realizado durante la cuarta semana.

Evaluaciones

Cuatro (4), una cada semana.

Certificado digital

1 "badge digital" que podrás agregar a tu perfil profesional en redes sociales como LinkedIn.

Valoraciones

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