Este curso se basa y amplía la práctica de DevOps predominante en el desarrollo de software para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático (ML). Especial importancia de los datos, el modelo y el código para las implementaciones exitosas de ML. Demostrará el uso de herramientas, automatización, procesos y trabajo en equipo para abordar los desafíos asociados con las transferencias entre ingenieros de datos, científicos de datos, desarrolladores de software y operaciones.
El curso también discutirá el uso de herramientas y procesos para monitorear y tomar medidas cuando la predicción del modelo en producción comienza a desviarse de los indicadores clave de rendimiento acordados.