La mejora en las técnicas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning supone un avance en la transformación digital
Intentar lograr que estos productos software se desplieguen de forma eficiente en producción es un reto a alcanzar. En esta jornada presentaremos nuevos paradigmas basados en las buenas prácticas en desarrollo y operación DevOps.
Nuevas variantes del universo Ops; MLOps e IAOps
- Estos paradigmas están enfocados a que el modelo se convierta en un artefacto de software reutilizable y pueda implementarse y monitorearse continuamente a través de un proceso reproducible y medible.
- El beneficio principal que ofrecen es que minimizan el salto existente entre la prueba de concepto/experimentos iniciales, y los productos de inteligencia artificial de producción real.
- Conocer estas técnicas ayudará a los desarrolladores y arquitectos de soluciones IA a implementar y mantener de manera confiable y eficiente los modelos y procesos IA en producción, y a los analistas tener un marco de desarrollo con el que guiarse.
Dirigido a
- Equipos de desarrollo
Ponente Dra. Ana Isabel Torre Bastida
- Dra. Ana Isabel Torre Bastida, Licenciada en Ingeniería Informática por la Universidad de Deusto, Máster en Sistemas Informáticos Avanzados y doctora en Informática por la Universidad del País Vasco (EHU). Trabaja en TECNALIA desarrollando principalmente proyectos para clientes del sector energético, industrial y logístico mediante el uso de tecnologías Big Data y técnicas de IA.
- En investigación sus intereses se centran en la búsqueda de innovación mediante la aplicación de nuevas tecnologías Big Data (analítica de datos y computación paralela), concretamente en el almacenamiento, transformación (ETL) y análisis/consulta en batch o tiempo real, y en las fases de despliegue en producción/operación de procesos analíticos en entornos híbridos complejos (Cloud/Fog/Edge Computing) a diferentes sectores.