J\u00e1 falamos aqui que a Intelig\u00eancia Artificial e o Machine Learning deixaram de ser coisa de filme de fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica h\u00e1 bastante tempo. Se voc\u00ea ainda tem essa ideia de ligar IA e ML a rob\u00f4s, laborat\u00f3rios e cenas de cinema, est\u00e1 na hora de virar a chave e conhecer MLOps. E vamos explicar porque!<\/p>\n\n\n\n
Hoje, o Machine Learning \u00e9 uma pe\u00e7a importante para produzir modelos capazes de resolver dores que h\u00e1 pouco tempo atr\u00e1s n\u00e3o tinham solu\u00e7\u00f5es. Por\u00e9m, para isso, \u00e9 preciso implementar o modelo de forma correta, com uma equipe capacitada e ciente de todas as etapas desse processo. <\/p>\n\n\n\n
Sim, o Machine Learning entrou para a fam\u00edlia Ops, que cont\u00e9m os j\u00e1 famosos DevOps<\/a>, DevSecOps<\/a>, DataOps<\/a>… mas colocar um modelo de ML em produ\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o simples. Segundo o blog deeplearning.ai<\/a>, apenas 22% das empresas que usam Machine Learning implantaram com sucesso o modelo.<\/p>\n\n\n <\/p>\n\t<\/div>\n\tIntelig\u00eancia Artificial Como ela est\u00e1 transformando os modelos de neg\u00f3cios<\/h3>\n\t\t