Diseñando sistemas de machine learning
Una guía práctica sobre el ciclo de vida completo de los sistemas de machine learning — desde la alineación entre métricas de negocio y métricas del modelo hasta el monitoreo de drift, el deploy en sombra y el aprendizaje continuo en producción.
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Para ingenieros de datos, científicos de ML y líderes de producto que quieren dejar de tratar los modelos como prototipos aislados y empezar a entregar sistemas confiables en el mundo real.
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