Com o crescimento explosivo de aplicações de ML e IA, fica claro que desenvolver um modelo preciso é apenas uma parte do quebra-cabeça. Para criar com sucesso um produto impulsionado por Aprendizado de Máquina, é necessário estabelecer práticas e infraestrutura de MLOps para treinar, implantar e gerenciar modelos de ML em produção. Alguns tópicos-chave incluem:
- Ferramentas de MLOps
- Derivação de modelos e monitoramento
- Retreinamento sem emendas e versionamento de modelos
- Versionamento de dados, bem como o armazenamento de artefatos.
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