Con el auge de las aplicaciones de ML y la IA, está claro que el desarrollo de un modelo preciso es solo una pieza del rompecabezas. Para crear con éxito un producto impulsado por Machine Learning, se deben crear prácticas e infraestructura de MLops para entrenar, implementar y administrar modelos de ML en producción. Algunos temas clave incluyen:
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Herramientas de MLops
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Deriva del modelo y monitoreo
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Reciclaje y control de versiones de modelos sin problemas
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Control de versiones de datos y almacenamiento de artefactos.
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