Creación e implementación de servicios de aprendizaje automático con Docker

Muchos aspirantes a ingenieros de aprendizaje automático luchan por cerrar la brecha entre los modelos teóricos y la implementación en el mundo real.Este curso lo guía a través del ciclo de vida completo de un proyecto de aprendizajes automáticos comerciales, lo que le permite implementar modelos con confianza y demostrar habilidades prácticas y listas para el trabajo. Lo que aprenderás: * Comprender el ciclo de vida completo del proyecto de aprendizaje automático, desde la ingestión de datos brutos hasta la entrega de servicios. * Entrenar, evaluar y serializar un modelo predictivo adecuado para uso en producción. * Aplicar principios fundamentales de contenedorización usando Docker para empaquetar su aplicación de ML y dependencias. * Configurar un punto de conexión API básico para servir las predicciones de modelos de manera efectiva. * Practicar conceptos esenciales de MLOps, incluyendo el modelado básico y la gestión de artefactos. * Desarrollar un proyecto de cartera de alto impacto que demuestre la preparación del flujo de trabajo comercial de extremo a extremo. Comenzamos con la preparación de datos fundamentales y el entrenamiento de modelos, avanzamos a través del desarrollo de aplicaciones y concluimos con los pasos prácticos necesarios para contenerizar e implementar su servicio.Este curso está diseñado para principiantes absolutos en Machine Learning y Data Science que desean desarrollar experiencia comercial. No se requiere implementación previa ni experiencia con Docker. Comience a construir el portafolio que acelerará su carrera hoy.