Com a expansão acelerada de aplicações de ML e IA, fica claro que desenvolver um modelo preciso é apenas uma parte do desafio. Para criar com sucesso um produto orientado por Machine Learning, é essencial estabelecer práticas e infraestrutura de MLOps capazes de treinar, implantar e gerenciar modelos de ML em ambiente de produção. Alguns dos tópicos-chave incluem:
- Ferramentas de MLOps
- Deriva de modelos e monitoramento contínuo
- Retreino contínuo e versionamento de modelos
- Versionamento de dados, bem como armazenamento de artefatos.
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