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Flujo de vida de un modelo en producción

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Justo tengo que explicar esto en la defensa de mi trabajo de grado y me acabo de dar cuenta que lo tengo claro y controlado, pero tu explicación es tan puntual que todo se entiende mucho mejor.

el framework aws-mlops puede usarse para trabajar también este tipo de operaciones.

machine learning workflow

  1. Data Engineering: data acquisition & data preparation:
  • Data Ingestion
  • Exploration and Validation
  • Data Wrangling (Cleaning)
  • Data Labeling
  • Data Splitting
  1. Model Engineering: ML model training
  • Model Evaluation
  • Model Testing
  • Model Packaging
  1. Model Deployment: integrating ML model into the final product
  • Model Serving
  • Model Performance Monitoring
  • Model Performance Loggin

El mapa esta excelente

🤍🤍