¿Qué es el MACHINE LEARNING ENGINEERING?
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- čas přidán 20. 05. 2021
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En este video hablaremos del Machine Learning Engineering, el puente que nos permite pasar del Machine Learning Académico/Investigativo a un modelo en producción. Sugerido para quienes estén interesados en desempeñarse laboralmente en esta área.
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Espectacular contenido. Muchas felicitaciones
Excelente contenido, me suscribí de una!
Muito obrigado Miguel, excelente aula!
Justo lo que andaba buscando! Muchísimas gracias, profesor.
Qué bien!... será que tengo dotes de clarividente??
Muy buena explicación, gracias por compartir
Excelente contenido..!!! Ahora veo más claro el panorama..! Gracias por compartir..! Saludos
Es la carrera que con mucho esfuerzo estoy iniciando pero se que algún día lograre ser un Machine learning engineer. Gracias por tus videos son lo máximo!
Gracias
A medida que uno aprende, se da cuenta que el camino es más largo. Excelente video, esto no lo dicen tan claro como lo haces aquí.
Como dice el dicho: "entre más aprendo menos sé". A todos nos sucede esto!
@@codificandobits eso me lo decía mi profesor
Muchas gracias profe, super interesante!!
:) gracias por tu comentario. Un saludo!
Llego la hora de hacer empresa!!!!, estos videos son la mano tendida al emprendimiento gracias!!!
Sí, la idea de esta serie que comenzó hoy es precisamente compartirles el panorama de todo lo que se requiere para aplicar el machine learning al sector externo... Que tiene muchos más elementos de los que usualmente se usan en la academia/investigación. Un saludo!
Excelente!!
Muy claro
Un saludo Jeisson y gracias por tu comentario
Como siempre. Excelente tu video y desarrollado de una manera muy profesional. Por fin me aclaraste esta duda que tenía desde antes.
Gracias por tu comentario! Sí, este tema del ML Engineering viene sonando desde hace algunos años en el ámbito de la industria (con ese y con otros nombres), pero realmente es algo que aún se está construyendo y cada empresa/organización lo "personaliza" de acuerdo a sus necesidades. Por eso, si se realiza una búsqueda en internet (en Inglés o en Español) realmente la información está muy dispersa y no es fácil encontrar una guía clara y completa sobre el tema. Esa es precisamente la idea de este video: llenar ese vacío. Un saludo!
@@codificandobits es muy cierto. Y logras el objetivo. Muchas gracias!
Exelente video mi hermano
Muy buena la analogía!
je, je!!
🤩🤩🤩👍👍, q buen video, gracias
Gracias por tu comentario Edward. Un saludo!
buen video. muy interesante
Gracias por tu comentario y saludos!
Yo llevo de aquí alla haciendo cursos mirando videos pero sin un rumbo ,así que decidí enfocarme en el nlp solamente quiero hacerme experto en eso gracias por el vídeo
Muy buen vídeo! Gracias!! Un ML Scientist entonces sería el que se enfoca más en la parte "académica" hasta generar el modelo óptimo?
Ojalá tener una serie completa de cómo llevar un modelo a un producto final, como montarlo en un servidor,...
Sí, la idea es esa. Pero primero nos enfocaremos en los conceptos, y luego veremos un tutorial completo. Serán varios videos!!!
Hola Profe ! Me encanto el Video y creo que encontre mi futuro en Empleo " Machine Learning Engineering " Saludos y espero los proximos Videos. Saludos Cristian de Argentina ( Buenos Aires )
Gracias por tu comentario Cristian. Sí, pronto vienen más videos. Un saludo!
Hola, ¿para cuándo el curso dirigido?
Por su acento es bogotano, así que un abrazo desde su ciudad
En serio te parece bogotano mi acento? Bueno, parece que he logrado deshacerme del acento santandereano!
No será un sólo curso, serán varios y los lanzaré en Julio. Espero anunciarles la fecha exacta la próxima semana.
Un saludo Omar!
@@codificandobits tan rolo como la changua y Monserrate
Ahora, imagínate yo quiero tener mi modelo en un servidor local del centro de datos de la empresa donde trabajo....
Para tener un modelo que interactue con el usuario que requerimiento necesito en el servidor para tener respuestas rápidas al usuario?
Es el gran problema que tiene todas las empresas. Una empresa Argentina como YPF, uno de sus departamentos tienen los más altos perfiles en Data Scientist. Tienen 20 data scientist y 1 Machine Learning Engineer. Una genialidad de la gerencia no? Las empresas no tienen ni idea de esto y los DS son humo si no vienen del ambiente de sistemas.
Es así. Sin embargo es una tendencia a nivel mundial, la incorporación de perfiles no sólo científicos sino ingenieriles (es decir ML engineers) ha venido creciendo progresivamente. Lo que ocurre es que las muchas empresas se están hasta ahora comenzando a dar cuenta del impacto positivo que pueden tener el ML/DS en su organización, y se requiere tiempo para que además entiendan que este tipo de desarrollos requiere además elementos de Ingeniería de Software, que son precisamente los que tiene un ML engineer. Un saludo!