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Con el auge de las aplicaciones de ML y la IA, está claro que desarrollar un modelo preciso es solo una parte del rompecabezas. Para crear con éxito un producto basado en Machine Learning, es necesario crear prácticas e infraestructura de MLOps para entrenar, desplegar y gestionar modelos de ML en producción. Algunos temas clave incluyen:

  • Herramientas de MLOps
  • Deriva del modelo y supervisión
  • Reentrenamiento fluido y control de versiones de modelos
  • Control de versiones de datos y almacenamiento de artefactos.


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