MLOps
MLOps es la práctica de desplegar, monitorizar y mantener de forma fiable los modelos de aprendizaje automático en producción: la disciplina que mantiene la IA industrial funcionando después del piloto. Abarca el versionado, el reentrenamiento, la monitorización de la deriva y la gobernanza, para que los modelos sigan siendo precisos a medida que cambian las condiciones.
Muchos proyectos de IA industrial triunfan como piloto y luego fallan silenciosamente porque el modelo se degrada a medida que cambian los equipos, los procesos o los datos. MLOps aplica el rigor de la ingeniería de software a los modelos: rastrea versiones y datos, automatiza el reentrenamiento, monitoriza la calidad de las predicciones y la deriva, y gobierna los cambios. Es lo que convierte un modelo puntual en un sistema de producción fiable, cada vez más importante a medida que las plantas despliegan más IA.
Términos relacionados
Machine Learning (Industrial) · Anomaly Detection · Predictive Maintenance (PdM)