Descripción: La arquitectura de modelo en el contexto de MLOps se refiere a la estructura y diseño de un modelo de aprendizaje automático, que incluye sus capas, conexiones y la forma en que se organizan los componentes para procesar datos. Esta arquitectura es fundamental para determinar cómo un modelo aprende de los datos, cómo se generaliza a nuevas entradas y cómo se optimiza para mejorar su rendimiento. Las arquitecturas pueden variar desde modelos simples, como regresiones lineales, hasta redes neuronales profundas con múltiples capas ocultas. Cada tipo de arquitectura tiene sus propias características, ventajas y desventajas, lo que influye en su aplicabilidad a diferentes problemas de aprendizaje automático. La elección de la arquitectura adecuada es crucial, ya que impacta directamente en la precisión, la velocidad de entrenamiento y la capacidad de escalabilidad del modelo. Además, la arquitectura de modelo también abarca aspectos como la selección de funciones de activación, la regularización y la optimización, que son esenciales para el éxito del modelo en entornos de producción. En resumen, la arquitectura de modelo es un componente clave en el desarrollo de soluciones de MLOps, ya que establece las bases sobre las cuales se construyen y despliegan los modelos de aprendizaje automático.
