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Dada la auge de las aplicaciones de Machine Learning y la Inteligencia Artificial, está claro que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del rompecabezas. Para crear con éxito un producto impulsado por Machine Learning, es necesario implementar prácticas e infraestructura de MLOps que permitan entrenar, desplegar y gestionar modelos de ML en producción. Algunos temas clave incluyen:

  • Herramientas de MLOps
  • Desviación del modelo (model drift) y monitorización
  • Reentrenamiento sin interrupciones y versionado de modelos
  • Versionado de datos, así como almacenamiento de artefactos.


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