Terra-23

MLOps e Gerenciamento de Projetos em Machine Learning 🤖

Monitoramento e Manutenção de Modelos 🔧

Após a implantação, o monitoramento contínuo dos modelos de machine learning é essencial para garantir que eles estejam performando corretamente em ambientes reais. Isso inclui acompanhar métricas como acurácia, latência, e detectar possíveis desvios ou “drifts” nos dados que possam comprometer a qualidade das previsões.

A manutenção dos modelos envolve atualizações regulares, re-treinamento e ajustes para garantir que o modelo se adapte às mudanças no cenário de dados, mantendo alta eficiência e relevância. Essas práticas são fundamentais para projetos de machine learning duradouros e confiáveis. 🚀