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MLOps para negocios
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Probar DataCamp for BusinessDescripción del curso
Descubre MLOps para empresas
Aprende los conceptos y prácticas esenciales de MLOps, un conjunto emergente de herramientas y técnicas para automatizar y escalar aplicaciones de machine learning. El desarrollo de modelos de machine learning solía ser una tarea manual muy larga, y la mayoría de los modelos nunca llegaban a ponerse en producción. Con MLOps, las empresas pueden escalar y automatizar de manera eficaz el diseño, el desarrollo y el funcionamiento de los modelos de machine learning.Aprende a utilizar las operaciones de machine learning en tu empresa
Este curso te enseñará qué es MLOps y cómo puedes utilizarlo para convertirte en una empresa de machine learning plenamente madura. Aprenderás cuáles son los requisitos para MLOps, las herramientas, las técnicas y las personas involucradas, y cómo evitar los errores más comunes. Comenzarás aprendiendo los elementos principales de MLOps y por qué es fundamental para las empresas que desean diseñar, desarrollar y operar múltiples aplicaciones de machine learning.Explora el ciclo de vida de MLOps
A continuación, explorarás todo el ciclo de vida de MLOps, desde el diseño hasta el desarrollo, la implementación y las operaciones. En el capítulo 3, aprenderás cuáles son los principales retos y riesgos que plantea la implementación práctica de modelos de machine learning. Por último, analizarás las mejores prácticas y los casos prácticos para implementar con éxito MLOps en el mundo real.Al finalizar el curso, tendrás un profundo conocimiento sobre cómo diseñar, desarrollar y operar aplicaciones de machine learning a gran escala, y podrás aprovechar el impacto del machine learning en tu negocio.Requisitos previos
Machine Learning for Business1
Introducing MLOps
The first chapter will introduce MLOps and why it is necessary for businesses that want to design, develop, and operate multiple machine learning applications simultaneously. You will learn about the main elements of MLOps, such as scaling and automation, its benefits, and why MLOps remain challenging. You will also explore what it takes to start the MLOps journey both from a technological and managerial perspective.
2
The MLOps Life Cycle
In the second chapter, you’ll learn about the entire MLOps life cycle from design to development, deployment, and operations. You’ll explore why monitoring is essential for productive machine learning applications and why we must regularly re-train machine learning models.
3
MLOps: From Theory to Practice
In the third chapter, you will move from theory to practice and discover the main challenges and risks of deploying machine learning models. You’ll also learn how MLOps teams successfully operate and what management can do to foster successful scaling machine learning.
4
MLOps in the wild
The final chapter will demonstrate how to successfully jumpstart your business's MLOps journey by discussing best practices and pitfalls to avoid. Finally, you’ll examine the different levels of MLOps maturity and conclude the course with a real-life case study about designing, developing, and operating a machine learning application for critical production processes.
MLOps para negocios
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