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Com o boom das 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 orientado por Machine Learning, é necessário estabelecer práticas e infraestruturas de MLOps para treinar, implantar e gerenciar modelos de ML em produção. Alguns tópicos-chave incluem:

  • Ferramentas de MLOps
  • Deriva do modelo e monitoramento
  • Retreino sem emendas e versionamento de modelos
  • Versionamento de dados, bem como armazenamento de artefatos.


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