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Implementar un modelo de aprendizaje automático con FastAPI
Leire Ahedo
Leire Ahedo
En este curso te enseñaremos a utilizar FastAPI y sus múltiples capacidades para depurar errores, desarrollo automático de documentación , integración de variables y uso de funciones asíncronas. También veremos en detalle como desarrollar el modelo de ML para que se pueda desplegar mediante APIs.
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Gracias a este curso podrás desarrollar y desplegar tus propios modelos mediante APIs, para que los usuarios los utilicen fácilmente.
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What's inside
Syllabus
Visión general del proyecto
En este proyecto aprenderás a desplegar un modelo de Machine Learning a través de una API de FastAPI.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Develops skills in FastAPI usage, error debugging, and automatic documentation, which are vital for web development
Covers asynchronous functions, enabling efficient handling of concurrent tasks in web applications
Enhances ML model development skills for API deployment, making models accessible to users
Taught by experienced instructors with expertise in web development using FastAPI
May require prior knowledge or experience in Python and web development to fully leverage
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Repasa los conceptos básicos de programación
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Repasar los conceptos básicos de programación te ayudará a comprender mejor los conceptos avanzados que se cubren en este curso.
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-
Revisa los tipos de datos y estructuras de datos básicas.
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Practica la escritura de algoritmos simples.
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Implementa algoritmos en un lenguaje de programación que conozcas.
Sigue tutoriales sobre FastAPI
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Seguir tutoriales sobre FastAPI te ayudará a familiarizarte con el marco y sus características.
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Encuentra tutoriales sobre FastAPI en línea.
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Sigue los tutoriales paso a paso.
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Practica la creación de APIs con FastAPI
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Practicar la creación de APIs con FastAPI te ayudará a desarrollar tus habilidades y comprender mejor el marco.
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Crea un nuevo proyecto FastAPI.
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Define un modelo de datos.
-
Crea puntos de entrada de API para crear, leer, actualizar y eliminar datos.
-
Prueba tus APIs utilizando un cliente REST.
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Desarrolla un proyecto de API de FastAPI
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Desarrollar un proyecto de API de FastAPI te permitirá aplicar tus conocimientos y habilidades para crear una aplicación del mundo real.
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-
Define el alcance de tu proyecto.
-
Diseña la arquitectura de tu API.
-
Implementa las funcionalidades de tu API.
-
Prueba y depura tu API.
-
Despliega tu API.
Crea un blog o vlog sobre FastAPI
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Crear un blog o vlog sobre FastAPI te ayudará a consolidar tu comprensión del marco y a compartir tus conocimientos con otros.
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Elige un tema relacionado con FastAPI sobre el que te gustaría escribir o hablar.
-
Investiga el tema a fondo.
-
Crea contenido de alta calidad que sea informativo y atractivo.
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Contribuye a proyectos de FastAPI de código abierto
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Contribuir a proyectos de FastAPI de código abierto te ayudará a comprender mejor el marco y a contribuir a la comunidad.
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-
Encuentra proyectos de FastAPI de código abierto en GitHub.
-
Lee la documentación del proyecto y familiarízate con su código base.
-
Identifica áreas donde puedes contribuir.
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Crea una solicitud de incorporación y realiza los cambios necesarios.
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Learners who complete Implementar un modelo de aprendizaje automático con FastAPI will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
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Data Scientists use statistical methods and machine learning to extract insights from data. This course can help Data Scientists learn how to deploy their models using FastAPI, which can make their work more accessible to end-users.
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Machine Learning Engineers design, build, and maintain machine learning models that automate tasks, improve efficiency, and make informed predictions. This course can help Machine Learning Engineers stay up-to-date on the latest trends in machine learning and improve their skills in deploying models using FastAPI.
Business Analyst
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Business Analysts help businesses understand their data and make informed decisions. This course can help Business Analysts learn how to deploy machine learning models using FastAPI, which can make their work more efficient and effective.
Statistician
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Statisticians use statistical methods to collect, analyze, and interpret data. This course can help Statisticians learn how to deploy machine learning models using FastAPI, which can make their work more efficient and effective.
Software Engineer
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Software Engineers design, develop, and maintain software systems. This course can help Software Engineers learn how to deploy machine learning models using FastAPI, which can make their applications more intelligent and efficient.
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DevOps Engineer
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DevOps Engineers work to bridge the gap between development and operations teams. This course can help DevOps Engineers learn how to deploy machine learning models using FastAPI, which can make their工作更加轻松和高效。
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Implementar un modelo de aprendizaje automático con FastAPI.
Este libro proporciona una introducción completa al aprendizaje automático en Python. Cubre una amplia gama de temas, incluyendo el aprendizaje supervisado y no supervisado, la selección de características, la optimización de modelos y el despliegue de aplicaciones de ML.
Este libro proporciona una introducción práctica al aprendizaje profundo en Python. Cubre conceptos esenciales como redes neuronales, aprendizaje por transferencia y procesamiento de imágenes.
Este libro proporciona una guía práctica para la ciencia de datos en Python. Cubre temas como la manipulación de datos, la visualización de datos y el aprendizaje automático.
Este libro proporciona una base sólida en el aprendizaje automático estadístico. Cubre temas como la regresión, la clasificación y el aprendizaje no supervisado.
Este libro proporciona una guía práctica para el aprendizaje automático con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Cubre temas como la manipulación de datos, la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros.
Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático con Python. Cubre temas como la regresión, la clasificación y el aprendizaje no supervisado. Se utiliza comúnmente como libro de texto en cursos de aprendizaje automático.
Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático con R. Cubre temas como la manipulación de datos, la selección de modelos y la evaluación del rendimiento.
Este libro proporciona una guía práctica para el aprendizaje automático en el mundo real. Cubre temas como la recopilación de datos, la preparación de datos y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
Este libro proporciona una introducción al procesamiento del lenguaje natural mediante el aprendizaje profundo. Cubre temas como la representación de palabras, la incrustación de oraciones y las redes neuronales recurrentes.
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Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático para la visión por computadora. Cubre temas como la detección de objetos, el reconocimiento de imágenes y la segmentación de imágenes.
Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático para el audio, el habla y la música. Cubre temas como el reconocimiento del habla, la síntesis del habla y la separación de fuentes.
Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático para la medicina. Cubre temas como el diagnóstico de enfermedades, la predicción de resultados y el descubrimiento de fármacos.
Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático para las finanzas. Cubre temas como el trading cuantitativo, la gestión de riesgos y el análisis de series temporales.
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Effort
2 horas
Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
Coursera Project Network
Instructor
Leire Ahedo
Language
Español
Good to know
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