Descripción: Los registros de entrenamiento son documentos o bases de datos que capturan los detalles del proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Estos registros incluyen información crucial como los hiperparámetros utilizados, las métricas de rendimiento, las versiones de los datos y los resultados obtenidos en cada iteración del entrenamiento. Su importancia radica en la capacidad de reproducir experimentos, realizar auditorías y mejorar la transparencia en el desarrollo de modelos. Además, permiten a los equipos de ciencia de datos y MLOps colaborar de manera más efectiva, ya que todos los miembros pueden acceder a un historial claro y detallado de las decisiones tomadas durante el proceso de entrenamiento. Los registros de entrenamiento son fundamentales para la gestión del ciclo de vida de los modelos, ya que facilitan la identificación de problemas, la optimización de procesos y la implementación de mejores prácticas en el desarrollo de inteligencia artificial. En un entorno de MLOps, estos registros se convierten en una herramienta esencial para garantizar que los modelos no solo sean precisos, sino también confiables y éticos en su funcionamiento.
