Página 2 - Plataformas MLOps - Aplicativos mais populares

Para ser considerado na categoria Plataformas MLOps, um produto deve atender aos seguintes critérios: * Plataforma para Monitoramento e Gerenciamento: O produto deve fornecer uma plataforma abrangente para monitoramento e gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina. Isso inclui recursos para rastrear versões de modelos, monitorar métricas de desempenho e gerenciar ciclos de vida de modelos. * Integração em aplicativos de negócios: deve permitir que os usuários integrem perfeitamente modelos de aprendizado de máquina em vários aplicativos de negócios em toda a empresa. Esta capacidade de integração garante que os modelos possam ser efetivamente implantados e utilizados na infraestrutura existente. * Acompanhamento de integridade e desempenho: O produto deve permitir que os usuários rastreiem a integridade e o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina implantados em tempo real. Isso envolve monitorar indicadores-chave como precisão, latência, utilização de recursos e desvio de modelo para garantir o desempenho ideal. * Ferramenta de gerenciamento holístico: deve fornecer uma ferramenta de gerenciamento holístico que ofereça insights sobre todos os modelos implantados no negócio. Isso inclui recursos para governança de modelos, monitoramento de conformidade e visibilidade centralizada de todo o ecossistema do modelo. Atender a esses critérios garante que o produto ofereça recursos robustos para gerenciar operações de aprendizado de máquina de maneira eficaz dentro de uma organização.

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