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MLOps: Implementar Machine Learning a escala masiva desde IT en tu organización (2 ebooks- 200 pgs) - Publicamos dos documentos de extraordinario interés sobre la aplicación y puesta en marcha por parte de IT y de los responsables de analítica de proyectos de Machine Learning. Uno es un libro de 185 páginas, en inglés. El otro es un whitepaper de 25 páginas.


MLOps: Implementar Machine Learning a escala masiva desde IT en tu organización (2 ebooks- 200 pgs)

Publicamos dos documentos de extraordinario interés sobre la aplicación y puesta en marcha por parte de IT y de los responsables de analítica de proyectos de Machine Learning. Uno es un libro de 185 páginas, en inglés. El otro es un whitepaper de 25 páginas.

11 de febrero
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1. Introducing MLOps. How to Scale Machine Learning in the Enterprise Mark Treveil and the Dataiku Team


“Introducing MLOps. How to Scale Machine Learning in the Enterprise Mark Treveil and the Dataiku Team” es un ebook de 185 páginas publicado en diciembre de 2020 por O’Reilly, patrocinado por Dataiku y escrito por Mark Treveil, Lead Product Manager en Dataiku.

A lo largo del libro se ofrecen conocimientos prácticos y soluciones para desarrollar capacidades de MLOps. El ebook ha sido escrito, específicamente, para los gerentes de equipos de operaciones de análisis y TI, es decir, las personas que enfrentan directamente la tarea de escalar el aprendizaje automático (ML) en producción. Dado que MLOps es un campo nuevo, este libro se actúa como una guía para crear un entorno MLOps exitoso, desde los desafíos organizativos hasta los retos técnicos involucrados.

El ebook se divide en tres partes. La primera es una introducción al tema de MLOps, profundizando en cómo (y por qué) se ha desarrollado como disciplina, quién debe participar para ejecutar MLOps con éxito y qué componentes se requieren.

La segunda parte sigue aproximadamente el ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático, con capítulos sobre el desarrollo de modelos, preparación para la producción, implementación para producción, monitoreo y gobernanza. Estos capítulos cubren no solo consideraciones generales, sino que desarrolla consideraciones de MLOps en cada etapa del ciclo de vida, proporcionando más detalles sobre los temas tratados en el Capítulo 3.

La parte final proporciona ejemplos tangibles de cómo se ve MLOps en las empresas hoy en día, para que los lectores puedan comprender la configuración y las implicaciones en la práctica. Aunque los nombres de las empresas son ficticios, las historias se basan en la experiencia de empresas de la vida real con MLOps y gestión de modelos a escala.

2. 2021 Trends: Where Enterprise AI Is Headed Next

“2021 Trends: Where Enterprise AI Is Headed Next” es un whitepaper de 25 páginas patrocinado y escrito por el equipo de Dataiku en enero de 2021. 

El documento hace referencia a las tendencias de IA empresarial que serán protagonistas durante 2021. Algunas de ellas son la importancia de implantar un IA responsable y cómo la diversidad, equidad e inclusión se convertirán en el centro de atención de las organizaciones en busca de la IA.

Lee el documento aquí

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