Fundamentos de MLOps: Despliegue y Monitoreo de Modelos de ML en Producción

La transición de un modelo de machine learning desde un notebook local a un entorno de producción confiable requiere más que solo buena ciencia de datos. Este curso basado en texto te guía a través de los principios centrales de Machine Learning Operations (MLOps) para ayudarte a cerrar la brecha entre el desarrollo de modelos y las operaciones del sistema. Comprenderás cómo diseñar, desplegar y mantener pipelines de ML automatizados que aseguren que tus modelos permanezcan precisos, seguros y escalables en entornos del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental de MLOps, ciclos de vida y patrones arquitectónicos centrales. - Desplegar modelos de machine learning en entornos de producción utilizando empaquetado estandarizado y fundamentos de contenedores. - Configurar pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD) adaptados para flujos de trabajo de machine learning. - Monitorear el rendimiento del modelo en tiempo real para detectar data drift y concept drift. - Aplicar prácticas modernas de observabilidad para rastrear la salud del sistema y las métricas de predicción del modelo. - Evaluar el rendimiento del modelo después del despliegue utilizando estrategias automatizadas de pruebas y validación. Este curso comienza con definiciones esenciales y conceptos de ciclo de vida antes de pasar a guías paso a paso escritas sobre estrategias de despliegue, automatización de pipelines y monitoreo de producción. Diseñado para principiantes, ingenieros de software y analistas de datos que buscan ingresar al campo de MLOps, sin requerir experiencia previa en DevOps. Comienza a leer hoy mismo para dominar los fundamentos de las operaciones de machine learning en producción.