MLOps
MLOps é a prática de implantar, monitorizar e manter de forma fiável os modelos de aprendizagem automática em produção — a disciplina que mantém a IA industrial a funcionar depois do piloto. Abrange versionamento, retreino, monitorização de deriva e governação, para que os modelos se mantenham precisos à medida que as condições mudam.
Muitos projetos de IA industrial têm sucesso como piloto e depois falham silenciosamente porque o modelo se degrada à medida que o equipamento, os processos ou os dados mudam. O MLOps aplica o rigor da engenharia de software aos modelos: rastrear versões e dados, automatizar o retreino, monitorizar a qualidade da previsão e a deriva e governar as alterações. É o que transforma um modelo pontual num sistema de produção de confiança — cada vez mais importante à medida que as fábricas implantam mais IA.
Termos relacionados
Machine Learning (Industrial) · Anomaly Detection · Predictive Maintenance (PdM)