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¿Listo para aprender a usar Python para crear un servicio gratuito sin servidor? Este curso gratuito lo tiene cubierto: Curso de aprendizaje automático sin servidor
No debería necesitar ser un experto en Kubernetes o computación en la nube para crear un servicio de extremo a extremo que tome decisiones inteligentes con la ayuda de un modelo ML. El aprendizaje automático sin servidor facilita la creación de un sistema que utilice modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones. No necesita instalar, actualizar ni operar ningún sistema. Solo necesita poder escribir programas de Python que se puedan programar para ejecutarse como canalizaciones. Las características y los modelos que producen sus canalizaciones se administran mediante un registro de modelo/almacén de características sin servidor. También le mostraremos cómo crear una interfaz de usuario para su servicio de predicción escribiendo Python y algo de HTML.
Los resultados del aprendizaje:
- Aprenda a desarrollar y operar servicios habilitados para IA (predicción) en infraestructura sin servidor
- Desarrolle y ejecute canalizaciones de funciones sin servidor
- Implemente funciones y modelos en una infraestructura sin servidor
- Entrene modelos y ejecute canalizaciones por lotes/de inferencia
- Desarrolle una interfaz de usuario sin servidor para su servicio de predicción
- Aprenda los fundamentos de MLOps: control de versiones, pruebas, validación de datos y operaciones
- Desarrolle y ejecute un sistema de aprendizaje automático sin servidor en tiempo real
Contenidos del curso
- Pandas y ML Pipelines en Python. Escriba su primera aplicación sin servidor.
- La tienda de funciones para el aprendizaje automático. Ingeniería de funciones para una aplicación serverless de fraude con tarjetas de crédito.
- Canalizaciones de entrenamiento y canalizaciones de inferencia
- Dé vida a un servicio de predicción con una interfaz de usuario (Gradio, Github Pages, Streamlit)
- Pruebas y control de versiones automatizados de funciones y modelos
- Sistemas de aprendizaje automático sin servidor en tiempo real. presentación del proyecto.
¿Quién es el público objetivo?
Ha tomado un curso de aprendizaje automático (ML) y puede programar en Python. Quiere dar el siguiente paso más allá de entrenar modelos en conjuntos de datos estáticos en cuadernos. Desea poder crear un servicio de predicción en torno a su modelo. Tal vez trabaje en una empresa y desee demostrar el valor de sus modelos a las partes interesadas en el propio idioma de las partes interesadas. Tal vez desee incluir ML en una aplicación o sistema existente.
¿Por qué este curso es diferente?
No necesita ninguna experiencia en operaciones más allá de usar GitHub y escribir código Python. Aprenderá los aspectos esenciales de MLOps: creación de versiones de artefactos, prueba de artefactos, validación de artefactos y monitoreo y actualización de sistemas en ejecución. Trabajará con datos sin procesar y en vivo: deberá diseñar funciones en las canalizaciones. Aprenderá a seleccionar, extraer, calcular y transformar entidades.
¿Este curso me costará dinero?
No. Se convertirá en un ingeniero de aprendizaje automático sin servicio sin tener que pagar para ejecutar sus canalizaciones sin servidor o para administrar sus características/modelos/interfaz de usuario. Usaremos Github Actions y Hopsworks que tienen generosos niveles gratuitos de tiempo ilimitado.
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