Descripción: El monitoreo de modelo es el proceso continuo de seguimiento del rendimiento y comportamiento de modelos de aprendizaje automático en producción. Este proceso es esencial para garantizar que los modelos sigan siendo precisos y relevantes a lo largo del tiempo, ya que los datos y las condiciones del entorno pueden cambiar. El monitoreo implica la recopilación de métricas clave, como la precisión, la recuperación y la tasa de error, así como la evaluación de la deriva del modelo, que se refiere a cambios en la distribución de los datos que pueden afectar el rendimiento del modelo. Además, el monitoreo de modelo permite detectar problemas de manera proactiva, facilitando la identificación de sesgos o errores en las predicciones. Las herramientas y técnicas utilizadas en este proceso pueden incluir visualizaciones de datos, alertas automatizadas y análisis de tendencias, lo que permite a los equipos de MLOps tomar decisiones informadas sobre la necesidad de reentrenar o ajustar los modelos. En un entorno empresarial, el monitoreo efectivo de modelos no solo mejora la calidad de las predicciones, sino que también optimiza el uso de recursos y contribuye a la confianza en las decisiones basadas en inteligencia artificial.
Historia: null
Usos: null
Ejemplos: null
