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Implementación de modelo personalizado de Vertex AI para predecir el CLV

Aprende a implementar, de una forma totalmente práctica, un modelo personalizado de Vertex AI con el que poder predecir el CLV o Customer Lifetime Value, un concepto que representa el valor económico que tiene para una empresa un cliente durante todo el tiempo de vida como cliente.


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Curso impartido por

Avatar:Jorge López Blasco

Jorge López Blasco

Experto en Cloud Computing, Machine Learning y Big Data.

Contenido del Curso

3 Secciones · 4 Lecciones · 37 min. en total

Introducción

10 min.

Implementar modelo personalizado de Vertex AI para predecir el CLV

24 min.

Conclusiones

2 min.

Habilidades que obtendrás

  • Crear una aplicación de entrenamiento de TensorFlow 2.x y validarla de manera local.
  • Ejecutar su trabajo de entrenamiento en una sola instancia de trabajador en la nube.
  • Implementar un modelo para asistir la predicción.
  • Solicitar una predicción en línea y ver la respuesta.

Requisitos mínimos

Para un mejor aprovechamiento de esta formación, se recomienda que estés familiarizado con una variedad de servicios de Google Cloud como Vertex AI y Tensorflow, además de tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con el ML y la IA.

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También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.

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En este curso online y práctico vamos a utilizar BigQuery con el fin de procesar y analizar datos exploratorios, y la plataforma de Vertex AI para entrenar e implementar un modelo regresor personalizado de TensorFlow que sea capaz de predecir el valor del ciclo de vida del cliente.

Es necesario tener conocimientos previos sobre cloud computing y con los servicios de Google Cloud Plaform como Vertex AI y Tensorflow, además tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con el Machine Learning y la Inteligencia Artificial.

El desarrollo de este curso consiste en varios pasos que iremos realizando de forma detallada. El profesor comienza creando una cuenta de servicio personalizada de Vertex AI, a la que posteriormente integrar Vertex TensorBoard.

Los siguientes pasos serán crear una instancia de notebook de Vertex, clonar un repositorio ya creado previamente e instalar las dependencias necesarias, para después comenzar a trabajar dentro de ese notebook.

Con todo este proceso vamos a comprobar cómo Vertex AI nos permite ejecutar nuestros modelos de Tensorflow directamente en el cloud, sin necesidad de tener nada en físico ni montando on premise.