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Machine Learning: Del Prototipo a la Producción

Como crear un servicio de machine learning en una hora

SPEAKERS:
  • Anders Christiansen / VP Data Science en Kavak

Martes 7 de JUNIO
19:00 CHI / 20:00 ARG
18:00 COL & MX
Valor: $75.00 USD
100% OFF con tu código de acceso

¿Quieres conocer los principales requisitos para construir servicios de AI y ML robustos?

Está MasterClass está enfocada a cualquier persona que trabaje con data y quiera conocer los principales requisitos para construir servicios de AI y ML robustos, aquí verán una introducción a cómo crear servicios productivos de Machine Learning con mejoras prácticas de MLOps. Haremos un ejemplo en AWS que sirve tanto para un servicio con millones de invocaciones como para un portafolio en tu sitio web personal.

Machine Learning:

Del Prototipo a la Producción

Anders Christiansen es el VP de Data Science y Machine Learning en Kavak, la startup privada más valiosa en LATAM. Lidera un equipo que está implementando productos de Machine Learning en temas como optimización de precios, procesamiento de imágenes y texto, recomendaciones y calificación de riesgo entre otros. Antes de entrar en Kavak, Anders trabajaba en Amazon Web Services y Deloitte donde diseñó, propuso e implementó varios proyectos de Machine Learning.

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  • Anders Christiansen

    VP Data Science en Kavak

Escala tus conocimientos

  • En esta clase aprenderás:
  • ¿Cómo ML Ops es diferente a Dev Ops y cómo es igual?
  • ¿Qué son los dos tipos de servicios de ML?
  • Checklist de las funciones que debe de cumplir un servicio de Machine Learning
  • Beneficios de Serverless y cuándo usarlo
  • Beneficios de Feature Stores y cuándo usarlos
  • Ejercicio de coding de un servicio productivo

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