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Tipo de Documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Título:	MLOps - Transformando Teoria em Prática
Autor:	Olga, Arthur Quintella de Mello Monteiro, Gabriel Lopes Leite, Guilherme Peres Lima, Vinicius Gomes de
Banca examinadora:	Silva, Raul Ikeda Gomes da Montagner, Igor dos Santos
Orientador:	Ayres, Fabio Jose
Nível da titulação acadêmica:	Graduação
Data da publicação:	2021
Resumo no 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.
Palavras-chave no idioma original:	Machine Learning MLOps Guia prático IBM Watson pipeline de dados CI-CD
Idioma principal:	Português
Area do CNPq:	Engenharias
Licença 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 nas coleções:	Graduações em Engenharias

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