ModelOps: como operacionalizar o ciclo de vida do modelo

Sobre o webinar

Com o aumento do uso de Machine Learning, surge a necessidade de implantar e operacionalizar os modelos analíticos para que possam criar valor de negócio e tomada de decisão mais rapidamente. Manter-se à frente requer análises avançadas e gerenciamento eficiente de modelos de Machine Learning. É aí que entra o ModelOps.

Em resumo, ModelOps é como os modelos analíticos passam da equipe de ciência de dados para a equipe de produção de TI em uma cadência regular de implantação e atualizações. Mas como garantir a eficácia do seu programa e que implementação de práticas de ModelOps ajudará a alcançar a escala, a precisão e o rigor de processo que a organização precisa?

Neste webinar, você aprenderá sobre:

• governança e gerenciamento do ciclo de vida
• importância de integração contínua/entrega contínua/teste contínuo (CI/CD/CT)
• controle de versão, armazenamento e retreino de modelo
• diferença entre ModelOps e MLOps
• Casos de uso em diferentes indústrias

Não fique de fora!