Machine Learning · Data Engineering · Pilar
Machine Learning en producción: lecciones aprendidas
Del notebook al negocio: datos, feature stores, monitoreo de drift y despliegue seguro. Lo que realmente importa para operar ML.
Poner ML en producción es ingeniería: pipelines, validación de datos, versionado y monitoreo. El modelo es solo una parte.
Define SLIs/SLOs, monitorea drift, y automatiza retraining con control de calidad.
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