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Uno de los mayores desafíos subestimados en el desarrollo del aprendizaje automático es el despliegue de los modelos entrenados en la producción que también de forma escalable. Una de las bromas que he leído es “La forma más común en que se implementa Machine Learning hoy es en diapositivas de powerpoint :)”. ¿Por qué Docker?
Los modelos de machine learning y deep learning (aprendizaje profundo), como los de Keras, requieren que todas las variables de entrada y salida sean numéricas. Esto significa que si sus datos contienen datos categóricos, debes codificarlo a números antes de que puedas ajustar y evaluar un modelo. Las dos técnicas más populares son una codificación
Además de lindos corgies y gatos animados en tu cuaderno Corgis and Cats en Google Colab Estoy trabajando en un proyecto de Deep Learning que necesito entregar en un par de semanas. Desafortunadamente, mi pobre MacBook está teniendo dificultades para procesar todos los datos de mi proyecto y los modelos complejos que estoy generando en