Profundice en los conceptos básicos de MLOPS para mejorar sus habilidades para diseñar, desarrollar e implementar proyectos de visión por computadora para aplicaciones industriales del mundo real.
Hoy en día, nos encontramos (y tal vez producimos por nuestra cuenta) muchos proyectos de visión por computadora, en los que la IA es el tema más candente para las nuevas tecnologías. Ajustar una clasificación de imágenes previamente entrenada, detección de objetos o cualquier otro proyecto de visión por computadora no es gran cosa. Pero, ¿cuál es la forma correcta de crear e implementar un proyecto de IA para uso industrial?
MLOps (Machine Learning Operations) es un conjunto de prácticas, herramientas y marcos destinados a automatizar el desarrollo, implementación, monitoreo y gestión de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Cierra la brecha entre los entornos de investigación y desarrollo y nos ayuda a mejorar ambas etapas.
En este conjunto completo de tutoriales, cubriremos cada paso del ciclo MLOPS de un proyecto de visión por computadora.
A continuación se enumera un ciclo completo de MLOPS para un proyecto de IA, con una herramienta de ejemplo que usaremos para realizar el paso relacionado:
- Versionado y gestión de datos (DVC)
- Seguimiento de experimentos (MLFlow)