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Con el auge de las aplicaciones de aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial, es evidente que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del proceso. Para crear con éxito un producto impulsado por ML, es necesario establecer prácticas e infraestructura MLOps que permitan entrenar, implementar y gestionar modelos de aprendizaje automático en entornos productivos. Algunos temas clave incluyen:

  • Herramientas de MLOps
  • Deriva de modelos y supervisión
  • Reentrenamiento continuo y versionado de modelos
  • Versionado de datos así como almacenamiento de artefactos.


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