Información administrativa
| Título | Arquitectura de datos |
| Duración | 60 |
| Módulo | B |
| Tipo de lección | Tutorial |
| Enfoque | Práctica — IA organizativa |
| Tema | Arquitectura de datos |
Keywords
Arquitectura de datos,Machine Learning pipeline,MLOps,
Objetivos de aprendizaje
- Conocer los fundamentos de las arquitecturas del sistema de aprendizaje automático
- Para saber cómo diseñar y automatizar una canalización de Machine Learning
- Conocer los aspectos básicos de algunas tuberías de producción de ML
- Para saber cómo configurar una tubería de producción de ML en la nube
Preparación prevista
Eventos de aprendizaje que se completarán antes
Ninguno.
Obligatorio para los estudiantes
- Proceso de análisis de datos
- Modelos de aprendizaje automático
Opcional para estudiantes
- DevOps
- CI/CD
Referencias y antecedentes para estudiantes
Ninguno.
Recomendado para profesores
- Google Cloud Architcture
- Bakshi, K. (2012, marzo). Consideraciones para los macrodatos: Arquitectura y enfoque. En 2012 Conferencia aeroespacial IEEE (pp. 1-7). IEEE.
Material didáctico
Instrucciones para profesores
Temas a tratar
- Introducción a lo que es una arquitectura de datos
- MLOps
- Diseño y Automatización de un pipeline de Machine Learning
- Arquitectura de un sistema de Machine Learning en producción
- Orquestación de la tubería ML.
- Configuración de una integración continua
- Sistema de CI/CD de entrega continua para la tubería ML utilizando la nube.
Esquema
| Duración (min) | Descripción | Conceptos | Actividad | Material |
|---|---|---|---|---|
| 5 | MLOps | Ml System, ML Pipeline, DevOps, Integración Continua, Entrega Continua, Pruebas Continuas |
Conferencia | Diapositivas externas |
| 10 | Diseño y Automatización de un pipeline de Machine Learning | CI/CD Pipeline, CT Pipeline | Conferencia | Diapositivas externas |
| 20 | Arquitectura de un sistema de Machine Learning en producción | Validación de datos, Preprocesamiento, Desarrollo de modelos, Análisis de modelos, Despliegue de modelos, TFX |
Conferencia | Diapositivas externas |
| 10 | Orquestación de la tubería ML | Orquestador, Kubeflow | Conferencia | Diapositivas externas |
| 15 | Configuración de un sistema CI/CD de integración continua/entrega continua para la tubería ML utilizando la nube | Canalización de ml en la nube | Ejemplo de ejecución | Tutoriales en línea |
Reconocimientos
El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».