El campo tecnológico, cuando se trata de soluciones software, éstas son el resultado de dos fases análogas denominadas “de Desarrollo” y “de Producción”, siendo la primera aquella en la que los programadores implementan todo el código necesario para su funcionamiento, y la segunda aquella en la que se despliega para ponerla a disposición de los usuarios finales. Ambas fases se traslapan fácilmente a productos de machine learning y al desarrollo de modelos predictivos, ya que, en estricto, estas soluciones también encajan en la categoría de software.

Pre-requisitos:

  • Conocimientos en desarrollo de modelos predictivos supervisados y no supervisados.
  • Dominio del lenguaje R y/o Python.
  • Conocimiento de algoritmos y programación en general.

Objetivo General: Aprende a automatizar el pipeline de un proyecto de machine learning, poner a disposición de los usuarios un modelo predictivo como un servicio web, así como automatizar y monitorizar cada una de sus etapas.

Objetivos Específicos:

  • Aprende a emplear las herramientas básicas para el Machine Learning Engineering.
  • Aprende a gestionar el Pipeline de un proyecto de machine learning a través de una herramienta low-Code.
  • Aprende a desplegar un modelo predictivo como un servicio web partiendo de la implementación de un servidor básico.
  • Aprende sobre los fundamentos de LLM y las herramientas relacionadas para empaquetar y desplegar el modelo.

Resumen del contenido:

  • Fundamentos de ML Engineering.
  • AutoML.
  • Serving Models.
  • Automatización y Monitoreo.
  • Fundamentos de Large Language Model.
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Inversión: S/2,030.00 S/2,900.00
Inicio: 06/03/2024
Fin: 24/04/24
60 hrs. académicas
Online, 100% en vivo
15 sesiones
Lu - Mi / 7:30PM - 10:30PM
Certificado de aprobación