Descubre cómo utilizar Databricks y MLflow para realizar experimentos de ajuste de hiperparámetros utilizando Optuna y XGBoost. Aprende a configurar un entorno de MLOps efectivo, implementar técnicas avanzadas de optimización de modelos y gestionar experimentos de aprendizaje automático de manera eficiente. Explora paso a paso cómo integrar estas poderosas herramientas para mejorar el rendimiento de tus modelos y agilizar el proceso de desarrollo en machine learning. El código fuente está disponible en GitHub para que puedas seguir junto con la demostración y aplicar lo aprendido en tus propios proyectos.
MLOps: Databricks MLFlow y Optuna para Ajuste de Hiperparámetros - Español
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Syllabus
MLOps MLFlow: Databricks MLFLow y Optuna Hyper-Parameter Tuning Español
Taught by
The Machine Learning Engineer
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