Machine Learning Ops (MLOps) é um conjunto de práticas inspiradas na área de DevOps que fornece suporte para a criação de esteiras automatizadas que garantem a entrega e treinamento contínuo de sistemas de aprendizado de máquina (machine learning, ML).
Tenha Cientistas de Dados focados em resolver problemas de negócio e menos preocupados com infraestrutura, movimentação de dados e dependentes de processos lentos para subida de modelos em produção.
Democratize o uso dos modelos de ciência de dados e de features para treinamentos utilizando o conceito de marketplace.
Tenha ganhos em todo o ciclo de vida de Machine Learning:
- Automação. Com a adoção de técnicas de MLOps é possível definir e automatizar processos, padronizando e facilitando o ciclo de desenvolvimento de sistemas de ML.
- Processos contínuos. Padronização dos processos de integração, entrega, treinamento e monitoramento de modelos.
- Versionamento. Versionamento eficiente de experimentos, criação e entrega de modelos em produção, facilitando o acompanhamento das etapas de desenvolvimento e auxiliando na criação de versões dos modelos de aprendizado de máquina.
- Replicação. Com a adoção de pipelines para design, criação e entrega, torna-se mais eficiente o processo de replicação de projetos.
