El documento describe cómo Carl Handlin, científico de datos en Konfío, implementó un proceso de entrega continua para aprendizaje automático utilizando Amazon SageMaker. Esto permitió que Konfío despliegue modelos de manera más rápida y frecuente, encontrando y corrigiendo errores con mayor facilidad.

1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
Carl W. Handlin
Data Scientist @Konfío
Entrega Continua para Aprendizaje
Automático utilizando AWS SageMaker.

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¿Quién soy yo?
Maestría en Ciencias de la Computación
Programador e ingeniero con experiencia en aprendizaje
automático y análisis de datos
Científico de datos en Konfío

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Plataforma en línea
4 años en el mercado
Empresa de tecnología financiera #1 en México
http://konfio.mx

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Misión
Transformar la experiencia de crédito en México, para que
pequeñas empresas prometedoras se conviertan en empresas
de alto impacto para la sociedad.

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Despliegue continuo
Entrega continua
Integración continua
En ingeniería de software
Construcción Integración Staging Aceptación Producción

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Ventajas
Actualizaciones se entregan con mayor rapidez y frecuencia.
Los errores se encuentran y corrigen fácilmente
Mejora la productividad del desarrollo

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En aprendizaje automático (ideal)
Recolectar Procesar Entrenar Evaluar Desplegar

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En aprendizaje automático (real)

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Problema
Difícil para los desarrolladores llevar el modelo producción
Tiempos muy largos para el desarrollo e implementación
Proceso complicado y lento

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En Konfío nos pusimos un objetivo:

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Simplificar el proceso y automatizar las tareas
repetitivas para alcanzar un proceso similar
al de ingeniería de software

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Entrega Continua para Aprendizaje Automático
Entrega continua
Recolectar Procesar Entrenar Evaluar Desplegar
Se introducen pruebas de validación

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Ventajas
Nos permite re-entrenar, re-evaluar y re-lanzar el modelo tan pronto:
Nuevos datos se recolecten
Se calculen nuevas variables
Se cambien los parámetros del modelo

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En pocas palabras, nos permite hacer cambios incrementarles
y mejora continua a nuestros modelos.

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Ahora solo nos falta… la infraestructura

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Amazon SageMaker
Todo lo que necesitas para construir, entrenar e
implementar modelos de aprendizaje automático.

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1. Construir
Ambiente colaborativo con Jupyter Notebooks
Paquetes populares como MXNet, TensorFlow, Anaconda
Conexión con S3, DynamoDB, RDS
¡Sin administrar servidores!

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2. Entrenar
Entrenamiento en 1 click en la nube
Modelos optimizados por AWS (K-means, RandomForest, LDA)
Ajuste automático de hiperparámetros
¡Sin administrar servidores!

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3. Implementar
Desplegar en 1 click exponiendo un endpoint HTTPS
Pruebas A/B automáticas
Auto-escalamiento en instancias
¡Sin administrar servidores!

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En aprendizaje automático (actual)

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Mejoras
1 persona es capaz de llevar todo el proceso (antes 3)
2 semanas para llevar a producción un modelo nuevo (antes 3
meses)
Los científicos de datos ahora pasan más tiempo
entendiendo el negocio y menos en tareas repetitivas.

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Caso de éxito
Reconocimiento de imágenes

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¿Preguntas?
Correo: carl.wallace@konfio.mx
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/carlhandlin/

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¡Gracias!