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Demuestre experiencia en ML en producción, desde el servicio de modelos hasta el monitoreo y la infraestructura que hace que ML funcione a escala.
Al final de esta lección, comprenderás:
Aquí hay una estadística que debería determinar cómo se prepara para las entrevistas: 87% de los modelos de ML nunca llegan a producción. La brecha entre una computadora portátil Jupyter y un servicio de ML confiable y escalable es enorme, y las empresas están desesperadas por ingenieros que puedan salvarla. Las preguntas de la entrevista de MLOps prueban si se puede tomar un modelo de "funciona en mi máquina" a "funciona para millones de usuarios, de manera confiable, a las 3 a.m. de un sábado". ---
MLOps y ML de producción forma parte de Entrevistas de IA y ML
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