MLOps (Machine Learning Operaciones) es la práctica de la integración de la ciencia de los datos y las operaciones para ayudar a gestionar el ciclo de vida de la ML. MLOps proporciona la capacidad de automatizar la reproducción del modelo de desarrollo y formación del aprendizaje de máquina.

DevAcademy diseña una formación en Apigee con el fin de poder formar a profesionales en la construcción y despliegue modelos de aprendizaje de máquina preparados para la producción en cualquier lugar, algo muy de moda en los departamentos DevOps de desarrollo software de todo el mundo.

Temario

• Introducción a MLops con Azure
  • ¿Qué es MLops y por qué es importante en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático?
  • Beneficios de utilizar Azure en el proceso de MLops
• Creando pipelines de aprendizaje automático en Azure
  • Utilizando Azure Machine Learning para crear tuberías de aprendizaje automático
  • Integrando Azure Databricks en las tuberías de aprendizaje automático
  • Automatizando las tareas de preprocesamiento, entrenamiento y evaluación de modelos
• Uso de contenedores en Azure
  • Creación y despliegue de contenedores en Azure Container Instances
  • Utilizando Azure Kubernetes Service para escalar y administrar contenedores
  • Integrando contenedores con Azure Machine Learning
• Validación de modelos
  • Utilizando las herramientas de Azure para evaluar la precisión de los modelos
  • Aplicando técnicas de validación cruzada y análisis estadístico
  • Utilizando Azure Databricks para realizar pruebas en vivo
• Automatización de operaciones con Azure Machine Learning y GitHub
  • Integrando Azure Machine Learning con GitHub para automatizar la implementación de modelos
  • Utilizando GitHub Actions para desencadenar automáticamente los flujos de trabajo de entrenamiento y despliegue
• Retraining y pruebas de modelos
  • Utilizando Azure Machine Learning para programar la actualización automática de los modelos
  • Utilizando el conjunto de datos de retención de Azure para probar los modelos con datos históricos
• Implementación de nuevos modelos
  • Utilizando Azure Machine Learning para desplegar modelos en producción
  • Creando un plan de implementación para garantizar la transición suave de los modelos
• Gobernanza y control
  • Estableciendo políticas y estándares para el uso de los modelos de aprendizaje automático
  • Implementando controles para garantizar la privacidad y seguridad de los datos
• Manejo y monitoreo de modelos
  • Utilizando Azure Machine Learning para monitorear el rendimiento de los modelos en producción
  • Configurando alertas y registros para detectar y resolver problemas
• Creación de un historial de auditoría
  • Registrando y almacenando todas las acciones relacionadas con los modelos de aprendizaje automático
  • Utilizando herramientas de Azure para analizar el historial de auditoría y detectar patrones inusuales

Responsabilidades profesor

Presentar el contenido conforme lo presentado en el programa de formación
Proyecto en Github para clonar
Dar acceso al material necesario (PDFs, ejercicios, software, etcs) para el curso contratado.
Proveer de local para impartir la formación

Responsabilidades alumno

Participar en la formación en el periodo determinado, trayendo un notebook con los requisitos mínimos necesarios para la participación en la formación, siendo estos los siguientes:
Mínimo de 4GB de memoria RAM
Mínimo de 10GB de espacio en disco (HD).
Habilitada la virtualización tanto en software como hardware
Poseer privilegios de administración

Observaciones importantes

Confirmaciones
Las confirmaciones serán enviadas a la dirección de e-mail enviada por el alumno

Cancelaciones
Los plazos para el cancelamiento de inscripciones solicitadas, son de 5 días laborales antes del inicio del curso.
En caso de cancelamiento fuera de plazo por parte del alumno, DevAcademy se reserva el derecho a cobrar un porcentaje (20%) del valor del curso.
DevAcademy se reserva el derecho de cancelar o posponer la formación, siempre y cuando avise al contratante y/o devuelva el importe íntegro en caso de cancelación

Obligaciones del alumno
Es obligatorio que el alumno cumpla con todos las obligaciones recomendadas por el profesor para seguir todos los ejercicios y no demorar ni perjudicar la clase. Es posible que días antes se envie un email como recordatorio al alumno con instrucciones a seguir u obligaciones desarrollar para poder estar preparado al comienzo de la clase.