Descripción: La Evaluación Comparativa de Rendimiento en el contexto de MLOps se refiere al proceso sistemático de comparar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático con estándares de la industria o con otros modelos similares. Este proceso es crucial para garantizar que los modelos no solo sean precisos, sino también eficientes y escalables en entornos de producción. La evaluación se realiza mediante métricas específicas, como la precisión, la recuperación, la F1-score y el tiempo de inferencia, que permiten a los equipos de desarrollo entender cómo se comporta un modelo en comparación con otros modelos o con benchmarks establecidos. Además, esta evaluación ayuda a identificar áreas de mejora y optimización, asegurando que los modelos se mantengan actualizados y relevantes a medida que cambian los datos y las condiciones del mercado. La Evaluación Comparativa de Rendimiento es un componente esencial en el ciclo de vida de MLOps, ya que fomenta la transparencia y la confianza en los modelos implementados, facilitando la toma de decisiones informadas sobre su uso y despliegue en aplicaciones del mundo real.
