IA para las personas y las empresas

Apéndice C. La IA en la producción

Como se menciona brevemente en el Capítulo 13, hay una gran diferencia entre el aprendizaje automático exploratorio y el desarrollo de la IA, en comparación con la creación de soluciones de IA listas para la producción, que requieren realmente su implementación, monitoreo, mantenimiento y optimización.

Este apéndice abarca muchas consideraciones y diferencias clave asociadas a la IA en producción y desarrollo, incluido el concepto de entornos informáticos, el desarrollo local frente al remoto, el concepto de escalabilidad de la producción, los distintos tipos de aprendizaje de la IA para la mejora continua y el mantenimiento de la solución de IA.

Entornos de producción frente a entornos de desarrollo

El término "entorno" se refiere a una máquina informática física o virtual que se caracteriza por su sistema operativo, configuración, recursos (por ejemplo, RAM, CPU), datos y un conjunto específico de software instalado.

Los entornos de desarrollo son entornos locales o remotos destinados a que un científico de datos o un ingeniero de aprendizaje automático escriba, pruebe y optimice los resultados (por ejemplo, un modelo predictivo, un sistema de recomendación o un motor de puntuación) antes de implementarlos en una solución real.

Una vez que se ha creado un producto y éste cumple satisfactoriamente todos los requisitos funcionales y no funcionales, y supera todas las pruebas cuando procede, se implementa (es decir, se libera) en un entorno ...