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4.5
Implementación eficiente de MLOps: De modelos a producción
Llevar un modelo de machine learning a producción es un reto, pero con MLOps puedes hacerlo de forma eficiente y escalable. En este curso aprenderás a automatizar procesos, desplegar modelos y asegurarte de que su rendimiento se mantenga óptimo con estrategias prácticas y herramientas clave.
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
7 Secciones · 24 Lecciones ·
3 h. y 23 min.
en total
Introducción a MLOps
Integración y entrega continua (CI/CD) para ML
Despliegue y monitorización de modelos
Operaciones y mantenimiento
Casos de estudio y aplicaciones reales
Proyecto práctico
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Implementación de modelos de ML en entornos de producción.
- Automatización de workflows de ML con herramientas de MLOps.
- Monitorización y mantenimiento de modelos de ML en producción.
Requisitos mínimos
Experiencia con machine learning, conocimientos básicos de DevOps y familiaridad con herramientas de CI/CD.
Valoración de nuestros alumnos
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Preguntas frecuentes
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Este curso te enseñará a implementar MLOps para gestionar modelos de machine learning en entornos de producción de forma eficiente. Aprenderás a configurar pipelines de CI/CD, a automatizar workflows y a aplicar estrategias de despliegue y monitorización para garantizar la calidad y estabilidad de los modelos.
Conocerás herramientas clave para la gestión de artefactos y la automatización de procesos, además de explorar casos de estudio y desafíos reales en la industria. Para poner en práctica lo aprendido, el curso incluye un proyecto end-to-end donde implementarás un pipeline de MLOps completo.
Al finalizar, estarás preparado para llevar modelos de ML a producción de manera escalable y automatizada, aplicando buenas prácticas que optimicen su rendimiento y mantenimiento.
