#2.20 - Técnicas de optimizacion y automatización para ML

Charlas técnicas de AWS (AWS en Español)

En este episodio hablamos de lo costoso que puede ser entrenar un modelo dependiendo del algoritmo y la cantidad de features. Hablamos de las diferentes optimizaciones que podemos hacer en nuestros algortimos a la hora de entrenar o de inferir.
Introducimos el concepto del *MLOps* y cómo la idea es automatizar todo el proceso para hacerlo repetible. Contamos como se puede conseguir con herramientas como Kubeflow, o utilizando herramientas nativas como las SageMaker Pipelines
Este es el episodio #2.20 del Podcast de Charlas Técnicas de AWS.
00:00 - Introducción
02:42 - Resumen de los episodios anteriores
11:40 - Optimización de los modelos grandes
38:40 - Optimización en base a los dispositivos de inferencia
58:00 - MLOps
01:06:37 - Cómo empezar?
🔗 Links mencionados en este episodio:
- Encontrá a Javier Ramirez en las redes: https://twitter.com/supercoco9
- Episodio sobre la nueva región de España: https://youtu.be/ORUKQRDViK4
- Hugging face: https://huggingface.co/
- Episodio de IoT: https://youtu.be/_1Ryarag_pE
- Episodio de Servicios de Inteligecia Artificial: https://youtu.be/ie5ucXlZIqw
- Capa gratuita de AWS: https://aws.amazon.com/es/free/
- Tips para ahorrar y pagar muy poco usando AWS: https://youtu.be/yn1VsP65kOY
- Lista de reproducción con los episodios anteriores de ML: https://www.youtube.com/playlist?list=PLQh2jfOGN_IgJe01v7J0OZdvc8603pctS
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