machine learning operacional mlops

substantivo

Separação silábica: ma-chi-ne lear-ning o-pe-ra-ci-o-nal M-L-Ops

Plural: machine learning operacional MLOps

Significados

  1. Tecnologia, Inteligência Artificial
    substantivo
    Conjunto de práticas e ferramentas que visam automatizar e gerenciar o ciclo de vida completo dos modelos de machine learning, desde o desenvolvimento e treinamento até a implantação, monitoramento e manutenção em produção.
  2. Engenharia de Software
    substantivo
    Aplicação dos princípios de DevOps (integração e entrega contínuas) ao domínio do machine learning, promovendo colaboração entre cientistas de dados e engenheiros de software para tornar o deploy e a operação de modelos mais eficientes, confiáveis e escaláveis.

Exemplos

  • A implementação de práticas de MLOps foi crucial para garantir que o modelo de recomendação se mantivesse preciso após meses em produção. — Exemplo ilustrativo
  • Sem um pipeline de MLOps robusto, a equipe gastava mais tempo corrigindo problemas do modelo em produção do que desenvolvendo novos. — Exemplo ilustrativo

Sinônimos

Antônimos

Anagramas

Etimologia

Termo em inglês formado pela contração de 'Machine Learning' (aprendizado de máquina) e 'Operations' (operações), seguindo o padrão do termo 'DevOps' (Development + Operations). 'Operacional' é o termo em português que qualifica a área de operações.

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