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Type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: MLOps - Transformando Teoria em Prática
Author: Olga, Arthur Quintella de Mello
Monteiro, Gabriel Lopes
Leite, Guilherme Peres
Lima, Vinicius Gomes de
Examination board: Silva, Raul Ikeda Gomes da
Montagner, Igor dos Santos
Advisor: Ayres, Fabio Jose
Academic degree: Graduação
Publication Date: 2021
Original Abstract: Este projeto tem como objetivo desenvolver um guia de implementação de MLOps. O termo MLOps refere-se ao conjunto de práticas e ferramentas para colaboração e comunicação entre cientistas de dados e profissionais de operações, além da automatização da transferência de modelos de aprendizado de máquina do ambiente de desenvolvimento para o de produção. Adicionalmente, tem-se por objetivo a construção de um pipeline funcional end-to-end como prova de conceito, em suporte ao guia de implementação. O guia tem em foco profissionais já familiares com conceitos de machine learning e operações e é composto por um tutorial prático que passa por todo o ciclo de desenvolvimento e deployment de modelos utilizando práticas de MLOps para aumentar sua automação, qualidade e reprodutibilidade. O ferramental utilizado no tutorial é baseado em produtos de machine learning da IBM combinado com outras ferramentas que possam contribuir com a execução de projetos de clientes que procuram melhorar seu ciclo de desenvolvimento através da aplicação da metodologia de MLOps.
Keywords in original language : Machine Learning
MLOps
Guia prático
IBM Watson
pipeline de dados
CI-CD
Language: Português
CNPq Area: Engenharias
Copyright: TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM
Notes: Projeto realizado para empresa IBM - Mentores na Empresa: Fabrício Barth, Alan Braz
Appears in Collections:Graduações em Engenharias

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