Fundamentos de MLOps: Despliegue y Monitoreo de Modelos de Machine Learning

Los modelos de machine learning solo ofrecen valor cuando se ejecutan con éxito en producción. Sin embargo, cerrar la brecha entre un notebook local y un despliegue escalable y monitoreado puede ser un desafío. Este curso proporciona una introducción completa a las Operaciones de Machine Learning (MLOps). Comenzará comprendiendo la terminología fundamental y los conceptos del ciclo de vida antes de avanzar a ejercicios prácticos basados en texto. Al final del programa, sabrá cómo empaquetar modelos, configurar la integración continua e implementar estrategias de monitoreo para mantener la precisión de sus modelos a lo largo del tiempo. Lo que aprenderá: Comprender la terminología fundamental de MLOps y el ciclo de vida del machine learning. Empaquetar y contenerizar modelos de machine learning para un despliegue consistente. Configurar pipelines básicos de CI/CD adaptados a flujos de trabajo de machine learning. Aplicar patrones modernos de registro de modelos para rastrear versiones y metadatos. Monitorear el rendimiento del modelo en producción para detectar la deriva de datos (data drift) y la degradación. Diseñar bucles de reentrenamiento automatizados para mantener sus modelos actualizados y precisos. El plan de estudios fluye lógicamente desde definiciones básicas y configuración del entorno hasta temas avanzados como la observabilidad y el reentrenamiento automatizado. A través de explicaciones escritas claras y fragmentos de código prácticos, desarrollará una comprensión sólida de los sistemas de ML de grado de producción. Este curso está diseñado para principiantes, científicos de datos y aspirantes a ingenieros de ML que buscan aprender habilidades de despliegue desde cero, sin necesidad de experiencia previa en MLOps. Comience a construir su base de MLOps hoy y dé vida a sus modelos de machine learning.