Descripción: La monitorización de aprendizaje automático se refiere a la práctica de supervisar modelos de aprendizaje automático para garantizar que mantengan su rendimiento y precisión a lo largo del tiempo. A medida que los modelos se implementan en entornos del mundo real, pueden verse afectados por cambios en los datos, variaciones en el comportamiento del usuario o incluso por el paso del tiempo. Por lo tanto, es crucial establecer métricas y herramientas que permitan evaluar continuamente la efectividad de estos modelos. La monitorización no solo implica la evaluación de la precisión y el rendimiento, sino también la detección de sesgos, la identificación de anomalías y la adaptación a nuevas condiciones. Esta práctica se ha vuelto esencial en aplicaciones críticas, como la detección de fraudes, la atención médica y los sistemas de recomendación, donde un rendimiento deficiente puede tener consecuencias significativas. La monitorización de aprendizaje automático permite a las organizaciones no solo mantener la calidad de sus modelos, sino también realizar ajustes proactivos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. En resumen, la monitorización es un componente vital en el ciclo de vida del aprendizaje automático, asegurando que los modelos sigan siendo relevantes y útiles en un entorno en constante cambio.
