MLSIP | ciclo de vida del modelo de machine learning
La implementación del sistema MLSIP no se limita a usar un modelo de Machine Learning, sino que abarca un ciclo de vida completo que va desde la recopilación de datos hasta el despliegue y la monitorización del modelo. Este proceso, gestionado a través de una potente API RESTful, asegura que el sistema no solo sea inteligente, sino también adaptable y mantenible.
El ciclo comienza con la generación del dataset. Una vez que los datos están preparados, se inicia la fase de entrenamiento. Cuando el entrenamiento finaliza, el nuevo modelo queda almacenado y listo para ser utilizado. El paso clave es la inferencia en tiempo real. El servicio MLSIP utiliza el modelo especificado para analizar los datos y devuelve la ruta recomendada y una estimación de calidad en milisegundos.
Finalmente, el ciclo se completa con la monitorización y la optimización continua. El sistema permite evaluar el rendimiento de los modelos. Y, lo más importante, si un nuevo modelo no funciona como se esperaba, es posible revertir a una versión anterior, garantizando siempre la máxima fiabilidad. Este ciclo de vida robusto asegura que MLSIP sea un sistema que aprende, mejora y se adapta constantemente.
