Sistemas de Machine Learning en Producción: Diseño de ML Escalable en la Nube

Mover un modelo de machine learning de un entorno local a un sistema listo para producción requiere un cambio de mentalidad, pasando de la simple predicción a la arquitectura de sistemas robusta. Este curso basado en texto te guiará a través de los principios esenciales para diseñar, implementar y mantener sistemas de ML de alto rendimiento en plataformas en la nube. Pasarás de escribir código básico de modelos a comprender cómo operan los pipelines de ML completos a escala, preparándote para colaborar eficazmente en la infraestructura moderna de la nube. Lo que aprenderás: - Comprender las diferencias fundamentales entre las estrategias de entrenamiento e inferencia estáticas y dinámicas. - Explorar arquitecturas de entrenamiento distribuido utilizando TensorFlow y hardware especializado como TPUs. - Diseñar pipelines automatizados que manejen la ingesta de datos, el entrenamiento de modelos y el despliegue continuo. - Aplicar las mejores prácticas modernas de MLOps para el monitoreo de modelos, la detección de desviaciones y el seguimiento del rendimiento. - Configurar infraestructura de servicio escalable para manejar predicciones en tiempo real y por lotes. El curso comienza con definiciones fundamentales de sistemas de ML en producción, luego te guía paso a paso a través de paradigmas de entrenamiento, computación distribuida y monitoreo de modelos en vivo. Diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores nuevos en el despliegue en la nube, este curso no requiere experiencia previa en producción y comienza con conceptos fundamentales. Empieza a leer hoy mismo para construir sistemas de machine learning confiables y de calidad de producción.