MLOps. Software best practices for building ML solutions

In this session we will talk about MLOPs, which is based on DevOps principles and practices to increase the effectiveness of workflows in Machine Learning projects.

Descripción

30 minutes English

  • Lograr un desarrollo y una experimentación más rápidos de los modelos.
  • Lograr un despliegue más rápido de los modelos de producción.
    Control de calidad.
  • Integración y entrega continua a través de Azure DevOps.
  • Azure Databricks.
  • MLFlow – Plataforma del ciclo de vida del aprendizaje automático.

Finalmente, dedicaremos los últimos minutos a responder a las preguntas que puedan surgir durante la sesión.

Ponentes

público

Francisco José Pérez López

Software Development Engineer en Plain Concepts

Trabajo como Machine Learning Engineer en Plain Concepts, donde puedo combinar dos de mis pasiones: machine learning y la ingeniería de software. Durante los últimos cinco años, he desarrollado muchas soluciones de IA usando Python, R… y toneladas de datos. En los últimos meses, he estado involucrado en el desarrollo y optimización de pipelines de Machine Learning sobre plataformas Databricks.

Anteriormente fui un experto en tecnologías Microsoft, con 15 años de experiencia en la entrega de aplicaciones de escritorio y web.

Kevin Albes

Software Development Engineer en Plain Concepts

Soy un 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.

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