De MVP a Producto en AWS SageMaker

Fecha: Martes 24 de Agosto a las 18hrs
Link de inscripción para el ciclo de invierno: https://forms.gle/a6xDhNRoSNPUGvDJA

Duración: 75 minutos
Presenta: Iair Linker: iair@ubankapp.com

Temas:
Mejoras al modelamiento y despliegue usando AWS Sagemaker: modularización y automatización del proceso de ejecución en batch (Ejemplo con un clasificador de transacciones financieras)

Descripción:
Mostraremos como pasamos de un MVP a un producto mas robusto que cumple con los estándares mínimos de ingeniería de software trazados por el equipo de Ubank. Revisaremos cuáles son los estándares , cuáles fueron los cambios implementados para cumplirlos y qué viene hacia el futuro para transformar este producto en un servicio escalable

Continuaremos desarrollando el modelo de clasificación de transacciones financieras usando la plataforma de AWS Sagemaker abarcando los procesos de entrenamiento y despliegue. En esta ocasión, vamos a modularizar los proceso que inicialmente dejamos en un solo script en el MVP, es decir vamos a separar:

1.-Pre-procesamiento
2.-Entrenamiento
3.-Predicción
4.-Cambio de formato y almacenado del resultado de la predicción

La primera parte la pueden encontrar aqui: https://www.youtube.com/watch?v=dXrfifyRH1Y

Referencias:
https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris
https://github.com/iairUbank/amazon-sagemaker-examples/blob/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation.ipynb
https://github.com/aws-samples/sagemaker-run-notebook/blob/master/QuickStart.md
https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html