Experimentación ágil de machine learning con DVC

Conforme aumenta el uso de modelos de machine learning en las empresas, y se requiere continuamente estarlos enriqueciendo y generando experimentos para estimar el impacto de los cambios, requerimos de herramientas que nos apoyen para facilitar, automatizar y gestionar estas tareas.

En esta sesión compartiré la experiencia de como en nuestra organización estamos utilizando la herramienta DVC (https://dvc.org) y los beneficios que estamos obteniendo, ya que nos permite poner más énfasis en la etapa de feature engineering o experimentación entre distintas versiones de los modelos, puntos que consideramos clave dentro de nuestras responsabilidades como científicos de datos.

La charla estará estructurada de la siguiente manera:

1. Planteo del problema, y contexto.
2. Presentación del framework y sus características más importantes.
3. Ejemplo de cómo implementamos dvc para solucionar el problema.
4. Trabajo futuro.