Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
CI/CD para ML
Automação de pipelines de integração e implantação contínua específicos para modelos de machine learning
Versionamento de Modelos
Gerenciamento de versões de modelos de ML, metadados e artefatos associados para garantir a rastreabilidade
Monitoramento de Modelos
Monitoramento contínuo do desempenho, métricas e comportamentos dos modelos em produção
Feature Store
Centralização e gestão de features para o treinamento e inferência de modelos ML
Detecção de Desvio de Dados
Identificação e análise de mudanças na distribuição de dados que afetam o desempenho do modelo
Orquestração de Pipelines
Coordenação e automação de fluxos de trabalho complexos de aprendizado de máquina de ponta a ponta
Infraestrutura ML
Arquitetura técnica e recursos em nuvem/on-premise para hospedar e executar modelos ML
Testes Automatizados de ML
Validação automatizada de modelos, dados e pipelines de ML antes da implantação em produção
Governança de Modelos
Estrutura de gestão de políticas, conformidade e auditoria de modelos de inteligência artificial
Otimização de Modelos
Técnicas de melhoria de desempenho e redução da complexidade dos modelos para produção
Teste A/B para ML
Metodologias de teste comparativo para avaliar e implantar novas versões de modelos
Segurança de Modelos
Proteção de modelos contra ataques adversariais e vazamentos de dados sensíveis
Explicabilidade ML
Ferramentas e técnicas para interpretar e explicar as decisões de modelos em produção
AutoML em Produção
Implantação e manutenção de sistemas de aprendizado de máquina automatizados em larga escala