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Con la explosión de las aplicaciones de ML y la IA, es evidente que desarrollar un modelo preciso es solo una pieza del rompecabezas. Para crear con éxito un producto impulsado por Machine Learning, es fundamental establecer prácticas e infraestructura de MLops para entrenar, desplegar y gestionar modelos de ML en producción. Algunos temas clave incluyen:

  • Herramientas de MLops
  • Deriva de modelos y monitoreo
  • Reentrenamiento sin interrupciones y control de versiones de modelos
  • Control de versiones de datos y almacenamiento de artefactos.


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