MLOps totalmente automatizado

En el mundo del Machine Learning, desplegar un sistema de ML con éxito requiere mucho más que desarrollar un modelo preciso. Implica gestionar todo el ciclo de vida del sistema de ML: desde entender el contexto de negocio y de datos hasta diseñar el sistema y llevarlo a producción.

En este ejercicio, tendrás la oportunidad de poner a prueba tus conocimientos sobre el ciclo de vida de MLOps identificando las etapas que describen con mayor precisión el proceso de construir y desplegar un sistema de ML. Al finalizar, deberías tener una mejor comprensión de las etapas que intervienen en el ciclo de vida de MLOps y de cómo se relacionan entre sí.

Elige la respuesta que describe con mayor precisión las etapas del ciclo de vida de MLOps.