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	Podcast:		Innovando con AWS
	Episode:		#0009: MLOps en AWS
	Category:		Technology
	Duration:		00:39:10
	Publish Date:		2021-06-16 15:20:20
	Description:		Tenemos la visita de Guillermo Menendez, Solutions Architect del área de Energía y nos viene a contar sobre los procesos de MLOps para machine learning e inteligencia artificial. Guillermo Menendez - @_gmcorral_ Guillermo Menendez Corral es un solutions architect en Amazon Web Services dedicado al área de Energía. Tiene mas de 15 años de experiencia diseñando y construyendo aplicativos y actualmente ayuda a grandes clientes en sus arquitecturas de cloud, con un foco en Analytics y Machine Learning. Rodrigo Asensio - @rasensio Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en sus migraciones masivas al cloud, en transformación digital y proyectos de innovación. Links SageMaker para preparar , crear entrenar y desplegar modelos de ML https://aws.amazon.com/sagemaker/ SageMaker Feature Store para almacenar features de nuestro dataset https://aws.amazon.com/sagemaker/feature-store/ SageMaker Autopilot para construir y entrenar modelos automaticamente https://aws.amazon.com/sagemaker/autopilot/ SageMaker Studio el IDE para ML https://aws.amazon.com/sagemaker/studio/ SageMaker Model Monitor para monitorizar modelos de ML en producción https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor.html SageMaker Pipelines CI/CD para Machine Learning https://aws.amazon.com/sagemaker/pipelines/ AWS Step Functions para orquestación de CI/CD de ML https://aws.amazon.com/step-functions/ Managed Apache Airflow para orquestación de CI/CD de ML https://aws.amazon.com/managed-workflows-for-apache-airflow/ SageMaker Ground Truth preparacion y etiquetado de datos https://aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth/ SageMaker Pre Processing para pre procesamiento de datos https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-processing-fully-managed-data-processing-and-model-evaluation/ SageMaker Debugger para poder visualizar detalles del entrenamiento del modelo https://aws.amazon.com/sagemaker/debugger/ SageMaker Experiments para grabar y categorizar experimentos https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-experiments-organize-track-and-compare-your-machine-learning-trainings/ Managed Spot Training para abaratar costes https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-managed-spot-training.html
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