Optimize ML Models and Deploy Human-in-the-Loop Pipelines

via Coursera

Resumen

Descubre cómo mejorar la eficiencia de tus modelos de aprendizaje automático con la tercera entrega de la Especialización en Ciencia de Datos Práctica en Coursera. Este curso se centra en optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático a través de la mejora del rendimiento, la reducción de costos y la integración de la inteligencia humana. Aprende a ajustar tus clasificadores de texto con la Afinación de Hiper-parámetros de Amazon SageMaker, y desplegar pruebas A/B ambiciosas para monitorear el rendimiento de las predicciones en tiempo real entre modelos. El curso también introduce estrategias para escalar el modelo más exitoso sin esfuerzo utilizando el Alojamiento de Amazon SageMaker.

Además, el curso te enseña cómo configurar un pipeline con humanos en el bucle utilizando Amazon Augmented AI y Amazon SageMaker Ground Truth, dirigido a corregir malas clasificaciones y crear nuevos datos de entrenamiento valiosos. Con una exploración en profundidad de la Ciencia de Datos Práctica, estás preparado para manejar grandes conjuntos de datos de fuentes variadas y aprovechar la escalabilidad y flexibilidad de los entornos en la nube—aspectos clave al tratar con proyectos extensos de ciencia de datos.

Ofrecido por Coursera y diseñado para desarrolladores, científicos y analistas centrados en datos que están familiarizados con Python y SQL, esta especialización te equipa con las habilidades necesarias para construir, entrenar y gestionar pipelines de ML escalables. Es particularmente adecuado para aquellos que buscan implementar procesos tanto automatizados como mejorados por humanos dentro de la nube de AWS. Adquiere experiencia práctica y navega por los desafíos del flujo de trabajo de aprendizaje automático de manera eficiente con esta especialización orientada hacia el Aprendizaje Automático y Amazon Web Services (AWS).