
🥷 Apúntate aquí a la membresía ninja 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:⚡️ Podcast premium 🛠️ Tutoriales📚 Resúmenes de libros top 🎥 Sesiones de formación👥 Comunidad ninjaEn el episodio de hoy descubrimos cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora sin morir en el intento.Spoiler: entrenar un modelo una vez está bien... pero mantenerlo actualizado 24/7 con millones de usuarios es el verdadero reto.✅ Por qué el entrenamiento tradicional "cold start" no funciona a escala (es caro, lento y frágil).✅ Qué es el entrenamiento incremental y cómo LinkedIn ahorra 9 veces en costes.✅ El desafío de generar datos en tiempo real con Apache Flink y Kafka.✅ Cómo manejar 30,000-35,000 eventos por segundo con menos de 5ms de latencia.✅ Por qué los grafos estáticos de TensorFlow/PyTorch son clave en producción.✅ La importancia de los checkpoints y la tolerancia a fallos.✅ Resultados reales: +2% en aplicaciones cualificadas, +4% en clicks de anuncios...Y mucho más💥Después de este episodio entenderás por qué llevar Machine Learning a producción es MUY diferente a entrenar en un notebook de Jupyter.📰 Suscríbete a la newsletter donde profundizaré en las herramientas concretas que usa LinkedIn: https://datos.kit.com/roadmapEpisodios anteriores relacionados:⭕️ Episodio 94. Buenas prácticas para científicos de datos⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101⭕️ Episodio 83. Una neuronaRecuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del formulario de contacto o en Linkedin.📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/105-linkedin-y-el-entrenamiento-incremental-ml
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