Machine learning e IA · Inteligencia Artificial

Implementación, Despliegue y Mantenimiento de Modelos de IA · Manual de Ingeniería Avanzado

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

☰ ↑ Sistemas de Producción e Inteligencia Artificial

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Implementación, Despliegue y Mantenimiento de Modelos de IA
  • El ciclo de vida del aprendizaje automático en producción
  • La Discrepancia entre Entrenamiento y Servicio (Training-Serving Skew)
  • Serialización y portabilidad de modelos
  • Estándares de Portabilidad: El ecosistema ONNX

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • calculo
  • varianza
  • bayes
  • deriva
  • media
  • redes

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

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Y=ReLU(γ(WX+bμσ2+ϵ)+β)Y=Kernel_Fusion(X,W^,b^)Y = \text{ReLU}\left( \gamma \left( \frac{W * X + b - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \right) + \beta \right) \quad\Longrightarrow\quad Y = \mathbf{Kernel\_Fusion}(X, \hat{W}, \hat{b})
Ver LaTeX fuenteY = \text{ReLU}\left( \gamma \left( \frac{W * X + b - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \right) + \beta \right) \quad\Longrightarrow\quad Y = \mathbf{Kernel\_Fusion}(X, \hat{W}, \hat{b})