Projetando sistemas de machine learning
Um guia prático sobre o ciclo de vida completo de sistemas de machine learning — do alinhamento entre métricas de negócio e métricas de modelo até monitoramento de drift, deploy em sombra e aprendizado contínuo em produção.
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Para engenheiros de dados, cientistas de ML e líderes de produto que querem parar de tratar modelos como protótipos isolados e começar a entregar sistemas confiáveis no mundo real.
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