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DESCRIPTION:En la actualidad los modelos de machine learning se han consoli
 dado como parte clave de la toma de decisiones en diversas industrias. Aun
 que la evaluación de estos modelos en datos no vistos es un paso esencial
  antes de su implementación\, esto no es suficiente para desplegar un mod
 elo y olvidarse de él. Una vez desplegados\, fenómenos como el data drif
 t pueden deteriorar la calidad de las predicciones\, ocasionando posibles 
 pérdidas de negocio. Por ello\, la monitorización de los modelos es fund
 amental.\n\nEn esta charla abordaremos las diferentes causas del deterioro
  de los modelos y las implicaciones de no abordar el problema a tiempo. Ex
 plicaremos los diferentes tipos de data drift\, las técnicas para detecta
 rlo y la importancia de monitorizar tanto los datos de entrada como la cal
 idad de las predicciones\, incluyendo sus distribuciones. También discuti
 remos como la monitorización nos permite tomar mejores decisiones a la ho
 ra de reentrenar.\n\nUtilizando Python y una variedad de herramientas de c
 ódigo abierto\, mostraremos ejemplos prácticos de cómo implementar una 
 estrategia de monitoreo de modelos en producción\, asegurando que los mod
 elos de ML se mantengan confiables\, precisos y valiosos para la toma de d
 ecisiones en cualquier entorno empresarial.
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LOCATION:Bollullo (Aula Magna)
SUMMARY:En mi dataset funcionaba - monitorizando modelos de machine learnin
 g - Manuel Díaz\, Pedro Quilles Campo
URL:https://charlas.2023.es.pycon.org/pycones-2023/talk/YWFFQM/
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