# principales plataformas de aprendizaje automático para desarrolladores de aplicaciones móviles

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Estoy ayudando a un equipo de productos móviles a averiguar cómo lanzar características de ML sin convertir el proceso de lanzamiento de la aplicación en un caos (modelos, monitoreo y actualizaciones). Estoy comenzando desde la categoría de <a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?utm_source=chatgpt.com"><strong>mejores plataformas de aprendizaje automático para desarrolladores de aplicaciones móviles</strong></a> de G2 y enfocándome en plataformas que hacen realista operacionalizar modelos junto con un ritmo rápido de lanzamiento.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Aquí hay algunas que estoy evaluando:</p><ul>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/video-reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Google Vertex AI</strong></a>: Plataforma de ML gestionada en Google Cloud para entrenamiento, despliegue y flujos de trabajo de MLOps. Útil cuando los backends móviles ya están en GCP y se desean operaciones gestionadas.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/amazon-sagemaker/reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Amazon SageMaker</strong></a>: Servicio de ML gestionado para entrenar y desplegar modelos en la infraestructura de AWS. Útil para equipos que despliegan inferencias detrás de APIs y gestionan pipelines de entrenamiento.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Microsoft Azure Machine Learning</strong></a>: Servicio de ML gestionado para entrenamiento, despliegue y gobernanza de modelos en Azure. Común en organizaciones que desean que el ML esté vinculado a la seguridad de Azure y herramientas de DevOps.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/databricks/reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Databricks</strong></a>: Plataforma utilizada para construir pipelines de datos y entrenar modelos a escala. Útil cuando los datos analíticos móviles alimentan características de ML (clasificación, personalización).</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/domino-enterprise-ai-platform/reviews?utm_source=chatgpt.com"><strong>Domino Enterprise AI Platform</strong></a>: Plataforma empresarial de DS/ML enfocada en la colaboración y gestión del ciclo de vida de modelos. A menudo utilizada cuando los equipos necesitan reproducibilidad y flujos de trabajo de despliegue controlados.</li>
</ul><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"><strong>Si estás construyendo características de ML para una aplicación móvil, ¿qué plataforma hizo más fácil lanzar y mantener modelos sin ralentizar los lanzamientos?</strong></p>

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