Recursos

David Nigenda, Zohar Karnin, Muhammad Bilal Zafar, Raghu Ramesha, Alan Tan, Michele Donini y Krishnaram Kenthapadi. 2022. «Amazon SageMaker Model Monitor: un sistema para obtener información en tiempo real sobre los modelos de Machine Learning implementados»: arXiv: 2111.13657.

Richard Meyes, Melanie Lu, Constantin Waubert de Puiseau y Tobias Meisen. 2019. "Ablation Studies in Artificial Neural Networks": arXiv:1901.08644.

Brian Babcock, Mayur Datar y Rajeev Motwani. "Sampling From a Moving Window Over Streaming Data": Princeton University.

Chip Huyen. Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications. Sebastopol, California: O'Reilly Media, 2022.

Cathy Chen, Niall Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley y Todd Underwood. Reliable Machine Learning: Applying SRE Principles to ML in Production. Sebastopol, California: O'Reilly Media, 2022.

AWS Well-Architected Framework: Machine Learning Lens

Detecte la desviación de datos de la PNL con Amazon SageMaker Model Monitor personalizado (entrada del blog)

A/B Pruebas dinámicas para modelos de aprendizaje automático con SageMaker MLOps proyectos de Amazon (entrada del blog)

Amazon SageMaker

Data Version Control (DVC)

AWS Servicios profesionales