Entrega Continua para Aprendizaje Automático utilizando AWS SageMaker.

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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

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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

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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

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3. Implementar
Desplegar en 1 click exponiendo un endpoint HTTPS

Pruebas A/B automáticas
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¡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
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