Machine Learning as a Service (MLaaS): Sirviendo soluciones inteligentes

En este taller se creará un servicio que utilice algún modelo de aprendizaje de máquina entrenado, a través de una REST API. Todo ello con el poder de Keras, Tensorflow, NumPy, Pandas y Flask. De ser posible, haremos deploy del sistema en Heroku.

En este taller se creará un servicio que utilice algún modelo de aprendizaje de máquina entrenado, a través de una REST API. Todo ello con el poder de Keras, Tensorflow, NumPy, Pandas y Flask.

La idea será introducir lo que es MLaaS y entrenar una red neuronal para resolver algún problema específico utilizando Keras y Google Colab, tras esto, guardar los pesos entrenados para cargar la arquitectura de manera local y montar el sistema a través de una API construida con Flask. De ser posible en tiempos, haremos deploy del sistema a Heroku.

Para este taller se necesitan conocimientos intermedio-avanzados sobre programación en Python, sobretodo con el uso de paquetería científica (NumPy, Pandas y de ser posible Flask y Keras). Parte de los objetivos es que posterior al taller se cuente con material y conocimientos para poder desarrollar modelos de IA como servicio; con Python, por supuesto. Para el taller se proporcionará código base para a partir de ahí montar el servicio.

• Es un taller impartido con slides/Jupyter Notebook + Google Colab.
• Hace falta tener algo de conocimiento técnico sobre desarrollo de Python, aún así el taller es autocontenido.
• Compartiré un código base para partir de ahí y montar el modelo de IA en el servicio.
• Se utilizará Python 3.6 con Anaconda, Keras, Tensorflow, NumPy, Pandas y Flask. (Para las instalaciones les compartiré un conda env con los requerimientos.)