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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.

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.

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.

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

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