Tutorial: ¿cómo ALMACENAR Y LEER un modelo en Scikit-Learn?

En este tutorial veremos las diferentes formas de almacenar y leer un modelo de Machine Learning entrenado en Scikit-Learn

Contenido:
00:00 Introducción
00:44 Academia Online y servicios
01:10 Organización del tutorial
02:07 Usos de un modelo entrenado
03:23 Creación de un simple modelo
09:14 Almacenamiento y lectura con pickle y joblib
17:08 Almacenamiento y lectura con ONNX
27:55 conclusión

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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.

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El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.

#machinelearning

[victorcruzgomez]

Excelente tutorial.

Seria genial desplegar el modelo en algún servidor cloud.

[medellinsz]

Excelente tutorial, me complementó los conocimientos que en la maestría no ví!

[milosZcr]

Buen material como siempre (se te olvidó compartir el código).

Voto por el siguiente video sobre cómo desplegar un modelo en la nube, digamos GCP, sin tener que tener Python

[Walkiryen]

me encanta el contenido de tus videos :)

[mayravillarrubia]

me encantó! Espero ansiosa el video de despliegue en la nube!

[reinerromero]

😃Muchas gracias. En línea con este contenido, sería muy entretenido conocer como construir ensambles de modelos, y también, como se aborda la tarea de cuantización del modelo. Por supuesto, me sumo a la idea de revisar el despliegue de modelos en la nube.

[alexander]

sería genial un despliegue en la nube de un modelo de clasificación por ejemplo, agradecido !

[ANDRES-mges]

hola para modelos como los lstm es mejor almacenarlos en formato .keras o usando uno de estos metodos