El poder de la observabilidad en Machine Learning
¿Cuántas veces has hecho un proyecto completo de Machine Learning y al terminarlo el comportamiento no es el deseado? ¿Y cuántas de esas veces no somos capaces de encontrar el origen de esos problemas para solucionarlos? La observabilidad en Machine Learning es la capacidad de obtener información sobre el comportamiento de nuestro modelo durante todos los pasos del Machine Learning. Cuando trabajamos en Machine Learning, tenemos claros los pasos a seguir, como la lógica de negocio, el análisis de datos, el entrenamiento y el despliegue, todo ello por supuesto bajo prácticas MLOps. Incluir observabilidad en nuestros proyectos de Machine Learning nos permitirá detectar errores, encontrar su origen y solucionarlos lo antes posible para una mejora continua.
En esta charla hablaremos de qué es la observabilidad en Machine Learning y por qué es importante en nuestros proyectos. Veremos cómo podemos trabajar para obtener un sistema observable y aprenderemos a aplicar estas técnicas en los diferentes pasos de un proceso de Machine Learning.
