Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
MLOps
Prática de engenharia que visa implantar e manter modelos de aprendizado de máquina em produção de forma confiável e eficiente.
Monitoramento de modelos
Monitoramento contínuo do desempenho e comportamento dos modelos em produção para detectar anomalias.
Pipeline de treinamento
Sequência automatizada de etapas para preparar os dados, treinar e validar os modelos ML.
Implantação contínua
Automação do processo de colocação em produção dos modelos ML após validação bem-sucedida.
Versionamento de modelos
Gerenciamento sistemático das diferentes versões de um modelo ML com metadados associados.
Teste A/B para modelos
Metodologia para comparar o desempenho de vários modelos em produção simultaneamente.
Cascade ML
Arquitetura onde vários modelos são executados em sequência, cada modelo refinando os resultados do anterior.
Observabilidade ML
Capacidade de medir, entender e diagnosticar o comportamento interno dos sistemas ML em produção.
Autoescalonamento de modelos
Ajuste automático dos recursos de computação com base na carga de previsão dos modelos.