Flujos de Trabajo de Machine Learning: Diseño y Evaluación Visual

¿Buscas ir más allá de los scripts aislados y construir proyectos de machine learning robustos y comprensibles? Este curso proporciona una comprensión fundamental del diseño, implementación y evaluación visual de flujos de trabajo de machine learning, permitiéndote construir soluciones de ML más confiables e interpretables. Lo que aprenderás: * Comprender el ciclo de vida completo de un proyecto de machine learning, desde los datos hasta el despliegue. * Aprender a estructurar y organizar código, datos y experimentos de ML para mayor claridad y reproducibilidad. * Aplicar técnicas fundamentales para evaluar el rendimiento del modelo e interpretar métricas clave. * Diseñar estrategias efectivas para visualizar los resultados de experimentos de ML y comunicar hallazgos. * Explorar principios centrales de MLOps para gestionar y desplegar modelos de machine learning en producción. * Practicar la transformación de scripts experimentales en flujos de trabajo robustos, mantenibles y escalables. El curso comienza con conceptos fundamentales de la estructura de proyectos de ML, progresa a través de la preparación de datos y el entrenamiento de modelos, y concluye con enfoques prácticos para la evaluación y consideraciones de despliegue. Este curso está diseñado para principiantes con una comprensión básica de los conceptos de programación, que buscan establecer una base sólida en la gestión de flujos de trabajo de machine learning. Comienza a construir proyectos de machine learning organizados y evaluables hoy mismo.