MLOps Esencial Un eBook gratuito.

Essential MLOps - a free eBook.

Echa un vistazo a este libro electrónico gratuito sobre los conceptos básicos de las operaciones de aprendizaje automático.

MLOps, abreviatura de Operaciones de Aprendizaje Automático, es una práctica de colaboración y comunicación entre científicos de datos y profesionales de operaciones para ayudar a gestionar el ciclo de vida de producción de aprendizaje automático. Combina el aprendizaje automático, DevOps e ingeniería de datos para estandarizar y agilizar la implementación, pruebas y monitoreo de modelos de IA en producción.

MLOps es crucial porque aborda los desafíos de implementar modelos de aprendizaje automático a gran escala. Ayuda a manejar la complejidad, diversidad y volumen de los modelos de aprendizaje automático, al tiempo que garantiza procesos sólidos, repetibles y escalables. Los modelos de aprendizaje automático solo son valiosos en la medida en que su rendimiento en el mundo real, y MLOps permite a las empresas monitorear y mejorar continuamente los modelos con el tiempo.

• Un manual para escalar MLOps.
• Diez años de revisión de la Inteligencia Artificial.
• El Arte de la Ingeniería de Respuesta Rápida Decodificando ChatGPT

Además, MLOps impone la automatización, la reproducibilidad y la integración y implementación continuas, que son todas necesarias para satisfacer las demandas aceleradas de las empresas modernas. Estas prácticas ayudan a reducir el tiempo de comercialización y garantizan la precisión y confiabilidad del modelo. Sin MLOps, las organizaciones pueden enfrentar dificultades para implementar y mantener modelos de aprendizaje automático, lo que podría resultar en oportunidades perdidas o aplicaciones de IA ineficaces. Por lo tanto, MLOps juega un papel fundamental en la operacionalización de la IA, aportando más precisión, eficiencia y predictibilidad al proceso.

Hay una amplia variedad de recursos para aprender sobre los fundamentos de MLOps, y ahora hay otro para agregar a la mezcla. Data Science Horizons ha publicado recientemente un libro electrónico gratuito sobre los aspectos esenciales de MLOps, titulado Essential MLOps: What You Need to Know for Successful Implementation.

Essential MLOps: What You Need to Know for Successful Implementation cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos fundamentales de MLOps y el papel de los científicos de datos e ingenieros en esta disciplina, hasta habilidades esenciales como la gestión de datos, el entrenamiento y evaluación del modelo, y la integración y implementación continuas. Además, profundizamos en las herramientas y tecnologías que facilitan la implementación de MLOps, incluidos los sistemas de control de versión de datos, las herramientas de CI/CD y las soluciones de monitoreo. Finalmente, a través de una serie de estudios de casos, demostramos el impacto real de MLOps en diversas industrias, destacando cómo puede llevar a una mayor eficiencia, toma de decisiones más informada y mejor rendimiento en general.

El libro electrónico cubre mucho terreno en un número relativamente bajo de páginas, presentando de manera concisa a los lectores temas importantes en el mundo de MLOps.

Si está interesado en una introducción para principiantes a las operaciones de aprendizaje automático, consulte Essential MLOps: What You Need to Know for Successful Implementation.

Matthew Mayo (@mattmayo13) es un científico de datos y el Editor en Jefe de Zepes, el recurso seminal en línea de ciencia de datos y aprendizaje automático. Sus intereses se centran en el procesamiento del lenguaje natural, el diseño y la optimización de algoritmos, el aprendizaje no supervisado, las redes neuronales y los enfoques automatizados para el aprendizaje automático. Matthew tiene una maestría en ciencias de la computación y un diploma de posgrado en minería de datos. Puede ser contactado en editor1 en Zepes[dot]com.

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