AWS Certified AI Practitioner
Fundamentos de MLOps
O que é MLOps e por que sistemas de ML precisam dele: transformar um modelo pontual num sistema de produção repetível, monitorado e retreinável, e as práticas centrais de experimentação, automação, monitoramento e retreinamento.
Intermediário 18 minutos 4 Objetivos de aprendizado
- Definir MLOps e explicar por que sistemas de ML exigem disciplina operacional além do software tradicional
- Descrever os conceitos centrais de MLOps: experimentação, processos repetíveis, sistemas escaláveis e gestão de dívida técnica
- Explicar por que monitoramento contínuo e retreinamento são centrais no ML em produção
- Distinguir MLOps de uma implantação manual e pontual de modelo