Descripción: El Ciclo de Vida de Modelo en el contexto de MLOps se refiere a las diversas etapas que atraviesa un modelo de aprendizaje automático desde su concepción inicial hasta su despliegue y mantenimiento en un entorno de producción. Este ciclo incluye fases críticas como la recopilación de datos, la preparación de datos, el entrenamiento del modelo, la validación, el despliegue y el monitoreo. Cada una de estas etapas es fundamental para asegurar que el modelo no solo sea preciso, sino también robusto y capaz de adaptarse a cambios en los datos o en el entorno operativo. La gestión efectiva del ciclo de vida del modelo permite a las organizaciones optimizar sus procesos de desarrollo de modelos, asegurando que se cumplan los estándares de calidad y que se minimicen los riesgos asociados con el uso de inteligencia artificial. Además, el ciclo de vida de un modelo no es lineal; puede requerir iteraciones y ajustes continuos basados en el rendimiento del modelo y en la retroalimentación obtenida durante su uso. En resumen, el Ciclo de Vida de Modelo es un marco esencial que guía a los equipos de datos y a los ingenieros de machine learning en la creación y mantenimiento de modelos efectivos y eficientes en el tiempo.
