Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
CI/CD para ML
Automatización de pipelines de integración y despliegue continuo específicos para modelos de machine learning
Versionado de Modelos
Gestión de versiones de modelos ML, metadatos y artefactos asociados para asegurar la trazabilidad
Monitoreo de Modelos
Monitoreo continuo del rendimiento, métricas y comportamientos de los modelos en producción
Feature Store
Centralización y gestión de características para el entrenamiento y la inferencia de modelos ML
Detección de Deriva de Datos
Identificación y análisis de cambios en la distribución de datos que afectan el rendimiento del modelo
Orquestación de Pipelines
Coordinación y automatización de flujos de trabajo complejos de machine learning de extremo a extremo
Infraestructura ML
Arquitectura técnica y recursos cloud/on-premise para alojar y ejecutar los modelos ML
Pruebas Automatizadas de ML
Validación automatizada de modelos, datos y pipelines de ML antes de la puesta en producción
Gobernanza de Modelos
Marco de gestión de políticas, cumplimiento y auditoría de modelos de inteligencia artificial
Optimización de Modelos
Técnicas de mejora de rendimiento y reducción de la complejidad de los modelos para la producción
Test A/B para ML
Metodologías de prueba comparativa para evaluar e implementar nuevas versiones de modelos
Seguridad de Modelos
Protección de modelos contra ataques adversariales y filtraciones de datos sensibles
Explicabilidad ML
Herramientas y técnicas para interpretar y explicar las decisiones de los modelos en producción
AutoML en Producción
Despliegue y mantenimiento de sistemas de aprendizaje automático automatizados a gran escala