Com o boom das aplicações de ML e IA, é evidente que o desenvolvimento de um modelo preciso é apenas uma peça do puzzle. Para criar com êxito um produto orientado para Machine Learning, é necessário criar práticas e infra-estruturas de MLops para formar, implementar e gerir modelos de ML na produção. Alguns tópicos importantes incluem:
- Ferramentas MLops
- Desvio e monitorização de modelos
- Reciclagem contínua e controlo de versões de modelos
- Controlo de versões de dados, bem como artefactos armazenados.
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