Descripción: La ‘Configuración de Modelo’ en el contexto de MLOps se refiere a los ajustes y parámetros que definen cómo opera un modelo de aprendizaje automático. Estos parámetros pueden incluir la arquitectura del modelo, como el número de capas y neuronas en una red neuronal, así como hiperparámetros que afectan el proceso de entrenamiento, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y el número de épocas. La correcta configuración de un modelo es crucial, ya que influye directamente en su rendimiento y capacidad para generalizar a datos no vistos. Además, la configuración puede variar según el tipo de problema que se esté abordando, ya sea clasificación, regresión o detección de anomalías. La optimización de estos parámetros es un proceso iterativo que a menudo requiere experimentación y validación cruzada para encontrar la combinación que maximice la precisión y minimice el sobreajuste. En el ámbito de MLOps, la gestión de la configuración de modelos se vuelve aún más relevante, ya que implica la necesidad de reproducibilidad y escalabilidad en entornos de producción. Esto incluye el uso de herramientas y plataformas que permiten el seguimiento de experimentos y la automatización de la implementación de modelos, asegurando que las configuraciones óptimas se mantengan y se puedan replicar en diferentes entornos.
