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Dentro de las ciencias de computación, el Machine Learning (ML) es el área que estudia algoritmos que permiten aprender a resolver, basándose en datos, “tareas” de diferentes destrezas como computer vision, procesamiento de lenguaje, forecasting y clustering.
El ML permite crear soluciones de software que son capaces de predecir y reaprender de manera continua por medio de estos algoritmos y datos. Sin embargo, la realidad es que los proyectos de Machine Learning tienen una probabilidad de fracasar mucho más alta que los proyectos de desarrollo de software tradicionales debido a su complejidad, principalmente por dos factores: dependencia de los datos y los procesos acoplados.
Ya os contamos cómo afrontar los proyectos de analítica de datos y no perdernos en el camino. Y, ahora, seguimos profundizando en el tema y os presentamos este ebook con el conjunto de procesos y componentes que forman un proyecto de Machine Learning y cómo podemos definir una estructura de código y proyecto que nos permita integrar fácilmente el código de Machine Learning dentro de un flujo de MLOps basado en contenedores. Descárgalo aquí:
Ángel Delgado
Estudié Física y actualmente soy Machine Learning Engineer. En mi tiempo libre me gusta investigar sobre Inteligencia Artificial y twittear sobre ello. Tomo mucho café.
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