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Esta charla propone un recorrido metódico por el pipeline de MLOps, abordando desde las fases iniciales de tratamiento y etiquetado de datos hasta la implementación y monitorización de modelos de Machine Learning (ML) en entornos de producción. La primera parte de la charla se enfocará en las etapas de preprocesamiento de datos y desarrollo de modelos en un entorno de laboratorio, poniendo énfasis en las mejores prácticas y retos comunes.

Posteriormente, la conversación se desplazará hacia aspectos cruciales como el control de versiones de modelos, exportación y validación, destacando la importancia de un formato interoperable. Finalmente, se discutirá la integración continua del modelo validado en el entorno de producción, resaltando las estrategias para un mantenimiento efectivo y un monitoreo proactivo del rendimiento del modelo en aplicaciones en vivo. La charla buscará proporcionar un panorama claro y conciso de los MLOps, equipando a los asistentes con conocimientos aplicables para optimizar tus propios flujos de trabajo de ML.

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