MLOps
O MLOps aplica os princípios do DevOps aos fluxos de trabalho de IA e ML, ajudando as empresas a automatizar o desenvolvimento, a implementação e a manutenção de modelos. Comparamos ferramentas de MLOps, explicamos as melhores práticas e discutimos desafios como a deriva do modelo e a reprodutibilidade.
Compare 45+ ferramentas de MLOps
MLOpsAvaliação em Mundo Aberto14 outAs práticas de Machine Learning Operations (MLOps) trazem os princípios de DevOps para o machine learning, desde a implantação do model até a manutenção, para automatizar transições entre pipelines de treinamento e implantação. Explore 45+ ferramentas de MLOps para diferentes componentes do ciclo de vida de ML, como: 63% das organizações de diferentes setores e…
- MLOpsAnálise15 set
IA Reprodutível: Por que é Importante e Como Melhorá-la
A reprodutibilidade é uma parte central da pesquisa científica. Permite que pesquisadores e equipes de IA verifiquem se um resultado pode ser obtido novamente sob condições claramente descritas. Um relatório da OCDE sobre IA na ciência argumenta que a pesquisa em IA não escapou da crise mais ampla de reprodutibilidade. Cita evidências de que problemas…