2020-04-07
Online

MLops. Mejores prácticas de software para proyectos Machine Learning.

En esta sesión hablaremos sobre MLOPs, que se basa en los principios y prácticas de DevOps para aumentar la eficacia de los flujos de trabajo en los proyectos de Machine Learning

Agenda

Duración 30 minutos

  • Conseguir una experimentación y desarrollo de modelos más rápidos.
  • Conseguir un despliegue más rápido de los modelos de producción.
  • Control de calidad.
  • Integración y entrega continúa mediante Azure DevOps.
  • Azure Databricks.
  • MLFlow – Machine Learning Lifecycle Platform.

público

Francisco José Pérez López

Software Development Engineer en Plain Concepts

Trabajo como Ingeniero de ML en Plain Concepts, donde puedo combinar dos de mis pasiones: el ML y la ingeniería de software. Durante los últimos cinco años, he desarrollado muchas soluciones de IA usando Python, R … y toneladas de datos. Y últimamente me he involucrado en el desarrollo y la optimización de ML sobre plataformas Databricks.

Experto en tecnologías de Microsoft, con 15 años de experiencia en la entrega de aplicaciones de escritorio y web.

Kevin Albes

Software Development Engineer en Plain Concepts

Soy desarrollador de software especializado en Azure, Big Data y Machine Learning.

Actualmente también desempeño el rol de Delivery Lead, ayudando a mi equipo con la metodología y la comunicación con el cliente.

Plain Concepts, Microsoft AI Partner
Servicios IA
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