Diseño de sistemas de aprendizaje automático

Capítulo 2. Introducción al diseño de sistemas de aprendizaje automático

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

Ahora que hemos repasado una visión general de los sistemas de ML en el mundo real, podemos pasar a la parte divertida de diseñar realmente un sistema de ML. Reiterando lo dicho en el primer capítulo, el diseño de sistemas de ML adopta un enfoque sistémico de MLOps, lo que significa que consideraremos un sistema de ML de forma holística para garantizar que todos los componentes -los requisitos empresariales, la pila de datos, la infraestructura, la implementación, el monitoreo, etc.- ysus partes interesadas puedan trabajar juntos para satisfacer los objetivos y requisitos especificados.

Empezaremos el capítulo con una discusión sobre los objetivos. Antes de desarrollar un sistema de ML, debemos comprender por qué se necesita este sistema. Si este sistema se construye para una empresa, debe estar impulsado por objetivos empresariales, que deberán traducirse en objetivos de ML para guiar el desarrollo de los modelos de ML.

Una vez que todo el mundo esté de acuerdo con los objetivos de nuestro sistema de ML, tendremos que establecer algunos requisitos para guiar el desarrollo de este sistema. En este libro, consideraremos los cuatro requisitos: fiabilidad, escalabilidad, mantenibilidad y adaptabilidad. A continuación, presentaremos el proceso iterativo para diseñar sistemas que cumplan esos requisitos. ...