Descripción: El reentrenamiento de modelo es el proceso de actualizar un modelo de aprendizaje automático con nuevos datos para mejorar su rendimiento. Este proceso es fundamental en el ámbito de MLOps, donde se busca mantener la relevancia y precisión de los modelos a lo largo del tiempo. A medida que se recopilan más datos, es posible que el modelo original, entrenado con un conjunto de datos más limitado, se vuelva obsoleto o menos efectivo. El reentrenamiento permite que el modelo se adapte a cambios en los patrones de datos, lo que es especialmente importante en aplicaciones donde las condiciones pueden variar rápidamente, como en la predicción de tendencias o en sistemas de recomendación. Este proceso no solo implica la incorporación de nuevos datos, sino también la evaluación continua del rendimiento del modelo, asegurando que se mantenga alineado con los objetivos de negocio y las expectativas de los usuarios. Además, el reentrenamiento puede incluir ajustes en los hiperparámetros y la arquitectura del modelo, lo que permite optimizar su rendimiento en función de las características de los nuevos datos. En resumen, el reentrenamiento de modelo es una práctica esencial en MLOps que garantiza que los modelos de aprendizaje automático sigan siendo efectivos y útiles a lo largo del tiempo.
