El término "Machine Learning Operations" (MLOps) se refiere al proceso de despliegue, supervisión y mantenimiento de los modelos de aprendizaje automático en producción. Este proceso suele incluir la automatización del entrenamiento, las pruebas y el despliegue de los modelos, así como la supervisión del rendimiento del modelo en producción. Los MLOps pueden ayudar a las organizaciones a acelerar el desarrollo y el despliegue de los modelos de aprendizaje automático, y a garantizar que los modelos funcionan como se espera en producción.
¿Cuáles son los 7 pasos del aprendizaje automático?
Los 7 pasos del aprendizaje automático son:
1. Recoger los datos
2. Preparar los datos Preparar los datos
3. Seleccionar un modelo
4. Entrenar el modelo
5. Evaluar el modelo Evaluar el modelo
6. 6. Ajustar el modelo
7. Desplegar el modelo Desplegar el modelo
¿Qué es MLOps en palabras sencillas?
MLOps, o DevOps para el aprendizaje automático, es la práctica de integrar el aprendizaje automático en el ciclo de desarrollo de software. Esto incluye todo, desde la construcción y el entrenamiento de los modelos hasta el despliegue y la monitorización en producción.
El objetivo de MLOps es hacer que el proceso de desarrollo, despliegue y mantenimiento de los modelos de aprendizaje automático sea lo más ágil y eficiente posible. Esto significa automatizar la mayor parte del proceso posible y utilizar herramientas y técnicas que puedan ayudar a acelerar el ciclo de desarrollo.
Algunos de los beneficios clave de MLOps incluyen:
- Mayor eficiencia: Al automatizar el proceso de construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático, MLOps puede ayudar a reducir el tiempo que se necesita para poner los modelos en producción.
Mejora de la calidad: MLOps puede ayudar a garantizar que los modelos sean de alta calidad al probarlos y verificarlos automáticamente antes de desplegarlos.
- Reducción de costes: La automatización del proceso de desarrollo de aprendizaje automático puede ayudar a reducir los costos asociados con el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
¿Cuáles son los dos tipos principales de tareas de aprendizaje automático?
Los dos tipos principales de tareas de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
El aprendizaje supervisado es aquel en el que la máquina recibe un conjunto de datos de entrenamiento, y también se proporciona la salida correcta para cada punto de datos. La máquina aprende entonces a generalizar a partir de estos datos de entrenamiento, y es capaz de producir la salida correcta para nuevos puntos de datos.
El aprendizaje no supervisado es aquel en el que la máquina sólo recibe datos de entrada y no se le proporciona una salida correcta. La máquina tiene que aprender a encontrar la estructura de estos datos y a agruparlos en diferentes categorías.
¿Qué habilidades se necesitan para los MLOps?
No hay una respuesta única a esta pregunta, ya que las habilidades requeridas para los MLOps variarán en función de las necesidades específicas de la organización. Sin embargo, algunas habilidades que pueden ser requeridas incluyen:
- Sólido conocimiento de los conceptos y algoritmos de aprendizaje automático
- Experiencia con una o más herramientas/plataformas de MLOps
- Fuertes habilidades de programación (por ejemplo, Python, R)
- Experiencia con herramientas y procesos DevOps
- Sólida comprensión de los conceptos de ingeniería de datos
- Capacidad para comunicarse efectivamente con las partes interesadas, tanto técnicas como no técnicas.