IA/ML tradicional (predictiva) y MLOps

Modelos para predicción, clasificación, recomendación y optimización, con operación sostenible.

Incluye definición del problema, preparación de datos, entrenamiento, validación (precisión, sesgos, robustez), despliegue (batch/online), monitoreo de drift, reentrenamiento y control de versiones de modelos/datasets (sin depender de versiones comerciales específicas). El MLOps asegura que el modelo no sea “un experimento”, sino un activo operativo.