MLOps prácticos

Apéndice G. Recursos educativos adicionales

Por Noah Gift

Todos sabemos que un libro, un curso o un título no son suficientes, sino que un proceso de aprendizaje continuo es el mejor método para mantenerse al día. Una forma de seguir aprendiendo es formar un grupo de estudio en tu trabajo, con tus amigos o en la escuela para seguir creciendo. Los siguientes recursos de las clases que imparto de ingeniería ML, MLOps y visión por ordenador aplicada pueden ayudarte a empezar.

Preguntas adicionales de pensamiento crítico MLOps

• Un antiguo director de ingeniería de una startup menciona que la gestión "ágil" de proyectos por sí sola no basta para lanzar un producto mínimo viable (MVP). A menudo se necesita también un calendario semanal de 3 meses (es decir, una planificación en cascada). Comenta tu respuesta a esta opinión.

• ¿Qué problemas resuelve un sistema de integración continua (IC)?

• ¿Por qué un sistema de IC es una parte esencial del software SaaS?

• ¿Por qué las plataformas en la nube son el objetivo ideal para las aplicaciones analíticas?

• ¿Cómo se beneficia el aprendizaje profundo de la nube?

• ¿Cuáles son las ventajas de los servicios gestionados como Google BigQuery?

• ¿En qué se diferencia Google BigQuery de un SQL tradicional?

• ¿Cómo añade valor a la plataforma de Google la predicción de aprendizaje automático (ML) directamente desde BigQuery?

• ¿Qué ventajas podría tener esto para la ingeniería de aplicaciones analíticas?

• ¿Cómo consigue AutoML un menor coste total ...