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Tipo de Material: Trabalho de Conclusão de Curso
Titulo: MLOps - Transformando Teoria em Prática
Autor: Olga, Arthur Quintella de Mello
Monteiro, Gabriel Lopes
Leite, Guilherme Peres
Lima, Vinicius Gomes de
Junta examinadora: Silva, Raul Ikeda Gomes da
Montagner, Igor dos Santos
Asesor: Ayres, Fabio Jose
Nivel de grado académico: Graduação
Fecha de Publicación: 2021
Resumen en idioma original : 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.
Palabras clave en idioma original : Machine Learning
MLOps
Guia prático
IBM Watson
pipeline de dados
CI-CD
Idioma: Português
Area del CNPq: Engenharias
Licencias de uso: TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM
Notas: Projeto realizado para empresa IBM - Mentores na Empresa: Fabrício Barth, Alan Braz
Aparece en las colecciones: Graduações em Engenharias

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