Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
MLOps
Práctica de ingeniería que busca desplegar y mantener modelos de aprendizaje automático en producción de manera confiable y eficiente.
Monitoreo de modelos
Supervisión continua del rendimiento y comportamiento de los modelos en producción para detectar anomalías.
Pipeline de entrenamiento
Secuencia automatizada de pasos para preparar los datos, entrenar y validar los modelos ML.
Despliegue continuo
Automatización del proceso de puesta en producción de los modelos ML tras validación exitosa.
Versionado de modelos
Gestión sistemática de las diferentes versiones de un modelo ML con metadatos asociados.
Pruebas A/B para modelos
Metodología para comparar el rendimiento de varios modelos en producción simultáneamente.
Cascada ML
Arquitectura donde varios modelos se ejecutan en secuencia, cada modelo refina los resultados del anterior.
Observabilidad ML
Capacidad para medir, comprender y diagnosticar el comportamiento interno de los sistemas ML en producción.
Escalado automático de modelos
Ajuste automático de los recursos de cómputo según la carga de predicción de los modelos.