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Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
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    • Apreciar la importancia de la capacidad de
  • seguimiento, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
  • Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
  • Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
  • Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.
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the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

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