Boas Práticas de MLOps: Por Onde Começar?
Descubra como implementar boas práticas de MLOps com Kedro e MLFlow para estruturar e otimizar seus projetos de machine learning
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Explore as técnicas de regularização em machine learning, incluindo L1, L2, Dropout, Early Stopping e Batch Normalization. Aprenda como cada método funciona, seus benefícios e como implementá-los para melhorar a performance e a generalização dos modelos de machine learning.
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MLOps, ou Machine Learning Operations, é uma abordagem para o desenvolvimento, implantação e manutenção de sistemas de machine learning de forma eficiente e escalável. É uma disciplina que combina princípios de engenharia de software, DevOps e ciência de dados para garantir que os modelos de machine learning sejam desenvolvidos com qualidade, implantados de forma confiável
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) surgiu como um guia confiável, oferecendo uma estrutura sólida para orientar todo o processo, desde a compreensão inicial dos requisitos até a implementação final das soluções
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