Seguro que encontraste millones de tutoriales que te muestran como arrancar con Machine Learning. Lo que esos tutoriales no te cuentan es que problemas hay cuando intentamos resolver problemas usando Machine Learning en producción. En este episodio hablamos de los problemas y de las soluciones asi cuando empieces tu aventura de machine learning ya sabes que te vas a encontrar.Este es el episodio #2.15 del Podcast de Charlas Técnicas de AWS.00:00 - Introducción 06:20 - Cómo combinar modelos para resolver escenarios complejos con ML23:32 - Problemas en los datos durante la inferencia33:30 - Calidad de datos en el futuro46:29 - Qué ofrece AWS para ayudarte con todos estos problemas? Links mencionados en este episodio:- Encontrá a Javier Ramirez en las redes: https://twitter.com/supercoco9- Link a Innovate - https://aws.amazon.com/events/aws-innovate/machine-learning/- Augmented AI : https://aws.amazon.com/augmented-ai/- Inference Pipelines: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-pipelines.html- Lista de reproducción con los episodios anteriores de ML: https://www.youtube.com/playlist?list=PLQh2jfOGN_IgJe01v7J0OZdvc8603pctS✉️ Si quieren escribirnos pueden hacerlo a este correo: podcast-aws-espanol@amazon.comPodes encontrar el podcast en este link: https://aws-espanol.buzzsprout.com/O en tu plataforma de podcast favoritaMás información y tutoriales en el canal de youtube de Charlas Técnicas#foobar #AWSenEspañol