Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/gcp-production-ml-systems

Una Inmersión en los Sistemas de Aprendizaje Automático en Producción

El curso ‘Production Machine Learning Systems’ es una excelente opción para aquellos interesados en profundizar en el mundo del aprendizaje automático y su implementación en entornos de producción. Este curso, ofrecido a través de Coursera, ofrece un enfoque exhaustivo sobre los componentes y las mejores prácticas necesarias para construir sistemas de machine learning (ML) de alto rendimiento.

Durante el curso, se abordan consideraciones fundamentales para la construcción de sistemas de ML, tales como el entrenamiento estático, el entrenamiento dinámico, la inferencia estática, la inferencia dinámica, y el uso de TensorFlow distribuido y TPUs. Este curso está dedicado a explorar las características que hacen que un sistema de ML no solo sea capaz de realizar buenas predicciones, sino que también ofrezca una eficacia integral.

Contenido del Curso

El curso se divide en varios módulos, cada uno de los cuales cubre un aspecto crucial del aprendizaje automático:

• Introducción al Aprendizaje Automático Avanzado en Google Cloud: Este módulo proporciona un adelanto sobre los temas que se tratarán en el curso y cómo utilizar Qwiklabs para completar los laboratorios utilizando Google Cloud.
• Arquitectura de Sistemas de ML en Producción: Aquí, se examina qué más necesita hacer un sistema de ML en producción y cómo satisfacer esas necesidades. Los estudiantes revisarán decisiones de diseño cruciales para el entrenamiento y la entrega de modelos.
• Diseño de Sistemas de ML Adaptables: En este módulo se aprende a reconocer las dependencias entre nuestro modelo y los datos, además de decisiones de ingeniería basadas en costos y cómo implementar un pipeline resistente a ciertas dependencias.
• Diseño de Sistemas de ML de Alto Rendimiento: Aquí se identifican las consideraciones de rendimiento para modelos de machine learning, enfocándose en la mejora del rendimiento de I/O o la velocidad de cómputo, según el tipo de modelo.
• Construcción de Sistemas de ML Híbridos: En este módulo, se comprenden las herramientas y sistemas disponibles, así como cuándo aprovechar modelos de machine learning híbridos.
• Resumen: El curso concluye revisando todo lo aprendido.

Recomendación Final

Recomiendo encarecidamente este curso a cualquier persona interesada en llevar sus habilidades de machine learning al siguiente nivel. Las prácticas utilizadas y la profundidad de contenido son invaluables para quienes desean trabajar en entornos de producción. ¡No te lo pierdas!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/gcp-production-ml-systems