Machine Learning y DataOps

La automatización de los procesos de Machine Learning facilitan el desarrollo continuo de Analítica

  • Holman Diego Bolívar Barón
DOI: https://doi.org/10.29236/sistemas.n165a2
Palabras clave: Machine Learning, DataOps, Health, Automatización, MLOps, Inteligencia artificial

Resumen

Desde tiempos inmemoriales, los seres humanos han construido máquinas para simplificar su trabajo y reducir el esfuerzo en completar diferentes tareas. 

Biografía del autor/a

Holman Diego Bolívar Barón

Holman Diego Bolívar Barón. Doctor en Informática por la Universidad Pontificia de
Salamanca, miembro profesional de la Association for Computing Machinery (ACM), líder del
grupo de investigación en Software Inteligente y Convergencia Tecnológica –GISIC-. DEAen
Ingeniería del Software, profesor de la Universidad Católica de Colombia e investigador
asociado de Minciencias. Su área de investigación se centra en el desarrollo de software
para entrenamiento cognitivo y modelos de desarrollo para la evaluación del aprendizaje en
entornos interactivos a través de la lógica difusa. Actualmente trabaja en la estructuración de
una plataforma de ciencia de datos y aprendizaje de máquina automatizado de código
abierto para la investigación de acceso público al servicio de la sociedad.

Publicado
2022-12-20
Número
Núm. 165 (2022): MLOps (Machine Learning Dev Ops)
Sección
Artículos