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O ciclo de vida do Machine Learning se destaca como uma estrutura fundamental, fornecendo aos cientistas de dados um caminho estruturado para se aprofundarem nas complexidades do desenvolvimento de modelos de machine learning. Guiado por essa estrutura abrangente, o gerenciamento do ciclo de vida do modelo de ML abrange uma jornada holística, começando com a definição meticulosa de problemas e culminando na otimização contínua do modelo.

O ajuste de hiperparâmetros se refere ao processo meticuloso de selecionar o conjunto mais eficaz de hiperparâmetros para um determinado modelo de aprendizado de máquina. Esta fase tem uma significância considerável dentro da trajetória de desenvolvimento do modelo, dado que a escolha do hiperparâmetro pode influenciar profundamente o desempenho do modelo. Existem várias metodologias para otimizar modelos de aprendizado de máquina, distinguindo entre abordagens centradas em modelo e centradas em dados.

O Gerenciamento de Modelos de Aprendizado de Máquina (ML) é um componente crítico na estrutura operacional de pipelines de ML (MLOps), fornecendo uma abordagem sistemática para lidar com todo o ciclo de vida dos processos de ML. Ele desempenha um papel fundamental em tarefas que vão desde a criação, configuração e experimentação de modelos até o rastreamento meticuloso de diferentes experimentos e a subsequente implantação de modelos.

Uma plataforma MLOps (Machine Learning Operations) compreende uma coleção de ferramentas, frameworks e metodologias projetadas para simplificar a implantação, o monitoramento e a manutenção de modelos de machine learning em ambientes operacionais. Esta plataforma é uma ligação entre a ciência de dados e as operações de TI ao automatizar diversas tarefas associadas a todo o ciclo de vida do machine learning.

Uma avenida promissora para abordar os desafios de governar e otimizar os recursos da nuvem está em alavancar os recursos da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning (ML). O gerenciamento de nuvem orientado por IA oferece uma solução transformadora, capacitando as equipes de TI a simplificar os processos de provisionamento, monitoramento e otimização de forma eficiente. Essa abordagem progressiva garante um exame mais detalhado para compreender seu impacto potencial.

A grande entrada das arquiteturas infundidas com IA não poderia ser mais oportuna para empresas que estão na encruzilhada. À medida que os custos da computação em nuvem aumentam e as preocupações com privacidade aumentam, os líderes de TI estão buscando ferramentas para conduzir uma sinfonia de otimização de recursos, mantendo os custos no mínimo.

O aprendizado de máquina é como conduzir um grande experimento e o que é realmente intrigante é que selecionar habilmente os experimentos certos, orquestrá-los de forma eficaz e refiná-los para o máximo impacto muitas vezes é algo deixado inexplorado nos limites da educação padrão em aprendizado de máquina.

Quando uma empresa usa serviços da AWS, seja executando servidores virtuais ou armazenando dados, ela é cobrada pelos recursos que consome. A equipe FinOps dentro da empresa naturalmente quer ficar por dentro dos custos da nuvem para reduzi-los e otimizá-los.

À medida que as organizações se esforçam para modernizar e otimizar suas operações, o machine learning (ML) surgiu como uma ferramenta valiosa para impulsionar a automação. Ao contrário da automação tradicional baseada em regras, o ML se destaca no manuseio de processos complexos e aprende continuamente, levando a uma precisão e eficiência aprimoradas ao longo do tempo.

Pense no MLOps como a ponte entre a ciência de dados e a eficiência operacional, onde o objetivo é traduzir insights de aprendizado de máquina em benefícios comerciais tangíveis com impacto imediato.

Nos últimos anos, o aprendizado de máquina vem conquistando o mundo: cada vez mais organizações de diversas áreas, até mesmo as aparentemente mais

O processo de utilização do modelo para gerar previsões é denominado inferência, e o processo de treinamento do modelo é denominado treinamento.

Três tipos de artefatos são geralmente usados para descrever a essência do MLOps: Dados, Modelo e Código. A equipe de ML deve criar uma base de código pela qual implementar um processo automatizado e repetível

A equipe de ML forma conjuntos de dados, conduz experimentos em modelos de ML com eles, desenvolve novos recursos para expandir conjuntos de dados e melhorar o desempenho do modelo, salva os melhores modelos no Registro de Modelos para reutilização posterior, configura os processos de Atendimento e Implantação de modelos,

O processo de utilização do modelo para gerar previsões é denominado inferência, e o processo de treinamento do modelo é denominado treinamento.

Cortar custos em resposta à crise econômica só levará as organizações até certo ponto, e perder muito pode criar problemas mais tarde. Portanto, as organizações devem

O processo de utilização do modelo para gerar previsões é denominado inferência, e o processo de treinamento do modelo é denominado treinamento.

Se as métricas desejadas de um modelo de ML não puderem ser alcançadas, pode-se tentar expandir a descrição dos recursos dos objetos do conjunto de dados com novos recursos

As partes principais do esquema, que descreve os principais processos de MLOps, são blocos horizontais, dentro dos quais são descritos os aspectos processuais dos MLOps (eles

Como descrever todos os processos relacionados ao conceito de MLOps? Surpreendentemente, os autores do artigo “Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and

Como a maioria dos processos de TI, o MLOps tem níveis de maturidade. Eles ajudam as empresas a entender onde estão no processo de desenvolvimento e o que precisa ser mudado

O cenário do desenvolvimento de software está em constante evolução e, nos últimos anos, duas metodologias significativas surgiram: DevOps e MLOps. Tanto DevOps quanto MLOps visam

Os modelos de machine learning (ML) são parte integrante de muitas aplicações modernas, que vão do reconhecimento de imagem ao processamento de linguagem natural. No entanto, desenvolver e treinar ML

MLOps significa Machine Learning Operations e se refere à prática de implementar o desenvolvimento, implantação, monitoramento e gerenciamento de modelos de ML (machine learning) em

Você conhece algum cientista de dados ou engenheiro de machine learning (ML) que não gostaria de aumentar o ritmo de desenvolvimento e produção de modelos? Você é