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Machine Learning in production

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Una vez tenemos el modelo diseñado por los data scientists hay que ponerlo en pro, pero ninguna de las herramientas que han usado son viables en producción y tienen problemas de escalabilidad ¿Que hacemos ahora?. En esta charla veremos arquitecturas aplicadas a 2 casos de uso típicos: arquitectura de ejecución única reutilizable y arquitectura de uso contínuo con bucle de feedback.

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