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Publicado : May 19, 2020
Not on the current edition
This blip is not on the current edition of the Radar. If it was on one of the last few editions it is likely that it is still relevant. If the blip is older it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the Radar Understand more
May 2020
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.

En el 2018 mencionamos a DVC junto con el versionamiento de datos para analíticas reproducibles. Desde entonces se ha convertido en la herramienta favorita para gestionar experimentos en proyectos de aprendizaje automático (machine learning, ML). Ya que se encuentra basado en Git, DVC es un ambiente familiar para las personas desarrolladoras de software que llevan sus costumbres de ingeniería a la práctica de ML. Puesto que versiona el código que procesa datos junto con los mismos datos y monitorea los estados en un pipeline, ayuda a ordenar las actividades de modelado sin interrumpir el flujo de trabajo de los analistas.

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