Pipeline

Despliegue y automatización del proceso de actualización del modelo con datos en tiempo real.

Reentrenamiento del modelo

El aprendizaje incremental se refiere al proceso de entrenar un modelo de aprendizaje automático con nuevos datos sin tener que volver a entrenar todo el modelo desde cero. Esto es especialmente útil para conjuntos de datos que cambian constantemente o para situaciones en las que no es factible almacenar y procesar todos los datos a la vez.

Monitoring

Supervise continuamente el rendimiento del modelo y la salud del sistema. Si el rendimiento del modelo baja, o si hay algún problema con el sistema, tenemos que saberlo lo antes posible para poder tomar medidas correctivas.