La Guía del Autoestopista de la Galaxia de Ingeniería de Aprendizaje Automático

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¿Eres un Ingeniero de Software al que se le asignó la tarea de implementar un modelo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo por primera vez en tu vida? ¿Te preguntas qué pasos seguir y cómo se diferencia el software impulsado por IA del software tradicional? Entonces este es el masterclass adecuado al que asistir.


Internet ofrece miles de artículos y cursos gratuitos que muestran lo fácil que es entrenar e implementar un modelo de IA simple. Al mismo tiempo, en la realidad es difícil integrar un modelo real en la infraestructura actual, depurarlo, probarlo, implementarlo y monitorearlo correctamente. En este masterclass, te guiaré a través de este proceso compartiendo consejos, trucos y herramientas de código abierto favoritas que te facilitarán mucho la vida. Así que al final del masterclass, sabrás por dónde empezar tu viaje de implementación, qué herramientas utilizar y qué preguntas hacer.

This workshop has been presented at ML conf EU 2020, check out the latest edition of this Tech Conference.

FAQ

MLConf es una conferencia bien organizada enfocada en temas de aprendizaje automático.

En MLConf, los talleres no se realizaron todos durante la conferencia, sino que se distribuyeron a lo largo de toda la semana para permitir a los participantes ver las charlas de la conferencia y luego unirse a los talleres a su propio ritmo.

La masterclass de MLConf trató sobre la Guía del Autoestopista de la Aprendizaje Automático Galaxia de Ingeniería.

El software potenciado por IA difiere del software tradicional principalmente en la necesidad de versionar no solo el código, sino también los datos y los modelos, y en cómo se implementa y se ejecutan las predicciones, a menudo requiriendo GPUs para modelos de aprendizaje profundo.

MLOps es la integración de Machine Learning con DevOps, enfocándose en la automatización y mejora de los procesos de machine learning desde la investigación hasta la producción.

Un pipeline de IA es una serie de pasos configurados para automatizar los procesos de datos y de machine learning, incluyendo la recopilación de datos, el preprocesamiento, el entrenamiento de modelos y la implementación de modelos.

Una plataforma de ML es una infraestructura o servicio que facilita el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning. Es especialmente útil para grandes empresas o para casos en los que se manejan múltiples modelos o se requiere una gestión detallada de los datos y modelos.

Distribuir talleres a lo largo de la semana permite a los participantes asistir a las charlas sin perderse otros talleres, gestionar mejor su tiempo y explorar el contenido a su propio ritmo.

Alyona Galyeva
Alyona Galyeva
112 min
19 Jul, 2021

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Video Summary and Transcription

Este masterclass cubre la diferencia entre el software impulsado por IA y el software tradicional, la teoría del software impulsado por IA, MLOps, tuberías de IA y la plataforma de ML. También se discuten los desafíos de la versión de IA y MLOps, la importancia del entrenamiento y la versión del modelo, y el proceso de evaluación e implementación del modelo. El masterclass explora la automatización de tuberías, el almacenamiento de metadatos de ML, la plataforma de IA y las implementaciones, y las opciones para el servicio sin conexión en modo por lotes. También se cubre el trabajo con modelos por lotes, la definición de esquemas de entrada y salida, y la realización de inferencia y implementación por lotes. El masterclass concluye con ideas sobre la implementación sin conexión y en línea, las pruebas A-B para implementaciones en línea y las herramientas para la versión de datos y la implementación de ML.
Video transcription and chapters available for users with access.

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