MLOps
Atualizado em: 22/02/2026 08:56Imagens Ilustrativas
Definição Básica
Práticas e ferramentas para automatizar e gerenciar o ciclo de vida completo de modelos de machine learning em produção.
Definição Detalhada
MLOps combina Machine Learning, DevOps e Data Engineering para padronizar o desenvolvimento, deployment e monitoramento de modelos em produção. O ciclo inclui: coleta/processamento de dados, experimentação, treinamento reproduzível, validação, deployment (batch/real-time), monitoramento de drift e retreinamento. Ferramentas populares: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, DVC, BentoML, Seldon e Amazon SageMaker.
Exemplos Práticos
Pipeline automatizado que retreina modelo de fraude semanalmente, monitoramento de degradação de modelo de recomendação, A/B testing de modelos em produção.
Termos Relacionados
Criado em: 22/02/2026 08:56
| Última atualização: 22/02/2026 08:56