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1 hora
Intermedio
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.
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Información del curso
Objetivos
Identificar y usar tecnologías fundamentales para admitir MLOps eficaces
Adoptar las mejores prácticas de CI/CD en el contexto de sistemas de AA
Configurar y aprovisionar arquitecturas de Google Cloud para entornos de MLOps confiables y eficaces
Implementar entrenamiento confiable y repetible, y flujos de trabajo de inferencia
Requisitos previos
Haber completado el curso Machine Learning with Google Cloud o contar con la experiencia equivalente
Público
Científicos de datos que buscan pasar rápidamente del prototipado de aprendizaje automático a la producción para generar impacto empresarial. Ingenieros de software que desean adquirir habilidades de ingeniería de aprendizaje automático Ingenieros de AA que desean usar Google Cloud.
Idiomas disponibles
English, français, 한국어, português (Brasil), español (Latinoamérica) y 日本語
¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
¿Qué insignias puedo obtener?
Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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