Vamos a revisar cómo la capacidad MLOps se vuelve un MUST de crear/incrementar, en una de las industrias más afectadas por la pandemia: las aerolíneas. Cómo los equipos que generan estas condiciones van evolucionando, la estructura, los compromisos, las estrategias que hemos seguido y los distintos trade-offs de estas decisiones.
Temario:
1.- Contexto de las Aerolineas
2.- COVID, la peor crisis de la industria de Aerolineas
3.- Mirada de ML dentro de Latam
4.- Oportunidades e Impactos con ML
5.- ¿Qué es MLOps?
6.- Estructura de Analítica Avanzada (post covid)
7.- Equipo y evolución de MLOps
8.- Trade-Offs entre las estrategias de MLOps
9.- Lecciones aprendidas y próximos pasos
10.- Q/A
RedSalud
GDG Organizer
NTT DATA
GDG Organizer
Globant
GDG Organizer
NTT DATA
GDG Organizer
NTT DATA
GDG SCL Organizer
Nisum
Presales Solutions Architect
Kyndryl
Senior Cloud Solutions Architect
Cloud Partner Engineer
AXMOS Technologies
CEO