El futuro de MLOps

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Se lanzan nuevas capacidades de MLOps a medida que más empresas obtienen valor y maduran sus programas de ciencia de datos.

MLOps puede aportar metodología científica y colaboración a los equipos de ciencia de datos. De hecho, MLOps podría ejecutar múltiples modelos experimentales en paralelo para desafiar la precisión de la producción o incluso para ayudar a mejorar la velocidad de los mercados y la calidad de los datos.

Sin embargo, no olvidemos que MLOps es una disciplina en evolución y tiende a las decepciones. MLOps refuerza los ejercicios de las personas que crean modelos ML, envían y manejan el marco. Desde la organización de muchas canalizaciones de modelos hasta la ampliación de las aplicaciones de ML para garantizar el bienestar de ML, MLOps es la clave para las tareas de ML seguras y eficientes.

Con el tiempo, MLOps facilitará la colaboración y la integración, además de permitir que los científicos de datos usen su tiempo para hacer otras cosas y desarrollar más modelos. Con MLOps, el reentrenamiento, las pruebas y la disposición se automatizan, tomando la totalidad de la nueva información acumulada y reentrenando los modelos. Eso es lo que los científicos de datos están realizando manualmente.

Aunque todavía tiene un largo camino por recorrer, MLOps puede ayudar a unificar equipos dispares que asumen proyectos innovadores y desafiantes. Una estrategia de MLOps exitosa puede mejorar la eficiencia, precisión y productividad de las organizaciones a largo plazo.

Descubre la innovación

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