Aprende a entrenar modelos, montar pipelines, desplegar en cloud y monitorizar en producción. El máster que cierra el hueco entre "modelo en notebook" y "producto en uso real".
Si sabes entrenar modelos pero quieres llevarlos a producción de verdad, este máster cubre todo lo que falta.
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Tu empresa entrena modelos pero no los lleva a producción. Aprende a montar la infra y los procesos necesarios.
6 módulos centrados en la cadena completa: del notebook a un sistema ML estable en producción.
Pipelines de datos, feature stores, calidad de datos y reproducibilidad. La base de cualquier ML serio.
Tracking de experimentos, versionado de datos y modelos. Buenas prácticas para que cualquiera reproduzca tu resultado.
Servir modelos como API, batch o streaming. Patrones de despliegue: canary, shadow, A/B en producción.
Pipelines automatizados que entrenan, validan y despliegan modelos. Cómo no romper producción al actualizar.
Métricas de salud del modelo, detección de drift, alertas y reentrenamiento automático cuando algo cambia.
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