Temario del curso
Introducción a Apache Airflow para Aprendizaje Automático
- Resumen de Apache Airflow y su relevancia para la ciencia de datos
- Características clave para automatizar flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Configuración de Airflow para proyectos de ciencia de datos
Construcción de Pipelines de Aprendizaje Automático con Airflow
- Diseño de DAGs para flujos de trabajo de ML de extremo a extremo
- Uso de operadores para ingestión de datos, preprocesamiento e ingeniería de características
- Programación y gestión de dependencias del pipeline
Entrenamiento y Validación de Modelos
- Automatización de tareas de entrenamiento de modelos con Airflow
- Integración de Airflow con frameworks de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
- Validación de modelos y almacenamiento de métricas de evaluación
Despliegue y Supervisión de Modelos
- Despliegue de modelos de aprendizaje automático mediante pipelines automatizados
- Supervisión de modelos desplegados con tareas de Airflow
- Gestión de reentrenamiento y actualizaciones de modelos
Personalización e Integración Avanzadas
- Desarrollo de operadores personalizados para tareas específicas de ML
- Integración de Airflow con plataformas en la nube y servicios de ML
- Extensión de flujos de trabajo de Airflow con plugins y sensores
Optimización y Escalamiento de Pipelines de ML
- Mejora del rendimiento de flujos de trabajo para datos a gran escala
- Escalamiento de implementaciones de Airflow con Celery y Kubernetes
- Mejores prácticas para flujos de trabajo de ML en grado de producción
Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
- Ejemplos reales de automatización de ML utilizando Airflow
- Ejercicio práctico: Construcción de un pipeline de ML de extremo a extremo
- Discusión de desafíos y soluciones en la gestión de flujos de trabajo de ML
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Familiaridad con flujos de trabajo y conceptos de aprendizaje automático
- Comprensión básica de Apache Airflow, incluidos los DAGs y operadores
- Competencia en programación Python
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de IA
Reseñas (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
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Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
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Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa. El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
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