En este módulo, se explorará qué más necesita hacer un sistema de AA de producción y cómo satisfacer esas necesidades. Verás cómo tomar decisiones de diseño importantes y de alto nivel en torno al entrenamiento y la entrega del modelo para obtener el perfil de rendimiento correcto para tu modelo.

En este módulo, aprenderás a reconocer las formas en que el modelo depende de los datos, a tomar decisiones de ingeniería conscientes con el costo, a determinar cuándo revertir los modelos a versiones anteriores, a depurar las causas del comportamiento observado del modelo y a implementar una canalización que sea inmune a un tipo de dependencia.

En este módulo, identificarás las consideraciones de rendimiento para los modelos de aprendizaje automático. No todos los modelos de aprendizaje automático son idénticos. En el caso de ciertos modelos, el enfoque está en mejorar el rendimiento de E/S y, en el caso de otros, está en obtener una mayor velocidad de procesamiento.

Comprende las herramientas y los sistemas disponibles, y cuándo debes aprovechar los modelos híbridos de aprendizaje automático.

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