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Machine Learning, del Notebook a Produccion

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Ya le armaste el modelo que predice valores de propiedades a tu primo el de la inmobiliaria y, anda barbaro (en tu computadora), ahora, como hacemos para llevarle eso a miles de usuarios y llenarnos de plata?

Esta no es una charla de Machine Learning. Durante esta charla voy a hablar sobre lo que pasa despues de que obtuviste los datos, hiciste feature engineering, diseƱaste tus algoritmos, elegiste herramientas, ejecutaste 43 experimentos y llegaste a resultados que mejoraron tu baseline. Vamos a poner el eje en la ingenieria necesaria para llevar nuestras predicciones a los usuarios y no morir en el intento. El plan es charlar de los siguientes temas:

  • Como estrucurar el codigo de un predictor
  • Como y por que hacerlo pip instalable (aunque lo vayas a tener en un repo privado)
  • APIs que, por que y para que?
  • Produccion no siempre es web, que hacer en esos casos
  • El desafio de tener que predecir on demand
  • Mas alla de precision y recall, las otras performances que importan
  • Modelos entrenados, serializacion, y deserializacion
  • Monitorear? Que, como, por que?
  • Un ejemplo simple de una API REST con Flask para devolver predicciones de un modelo pre-entrenado
  • Extra: Tips para mejorar tus tiempos de respuesta

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