"APRENDA MLflow - Gerencie Pipelines e Modelos de Machine Learning com Efici???ncia" Este livro oferece uma abordagem t???cnica e pr???tica para profissionais que desejam dominar o MLflow - uma das principais plataformas de gerenciamento do ciclo de vida de modelos de Machine Learning. A obra cobre desde a instala??????o do ambiente at??? o deploy em produ??????o, sempre com foco em reprodutibilidade, versionamento, rastreamento e governan???a t???cnica. Cada cap???tulo apresenta um componente-chave do MLflow (Tracking, ...
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"APRENDA MLflow - Gerencie Pipelines e Modelos de Machine Learning com Efici???ncia" Este livro oferece uma abordagem t???cnica e pr???tica para profissionais que desejam dominar o MLflow - uma das principais plataformas de gerenciamento do ciclo de vida de modelos de Machine Learning. A obra cobre desde a instala??????o do ambiente at??? o deploy em produ??????o, sempre com foco em reprodutibilidade, versionamento, rastreamento e governan???a t???cnica. Cada cap???tulo apresenta um componente-chave do MLflow (Tracking, Projects, Models, Model Registry) e mostra como aplic???-lo em cen???rios reais, com exemplos claros, estrutura progressiva e boas pr???ticas consolidadas. Mais do que uma introdu??????o, este ??? um guia de opera??????o profissional. Ao longo dos cap???tulos, voc??? aprender??? a construir pipelines audit???veis, automatizar integra??????es com CI/CD, controlar vers???es de modelos em produ??????o, realizar an???lises de m???tricas e planejar escalabilidade. Tamb???m s???o exploradas integra??????es com AutoML, Spark, ambientes em nuvem, valida??????o de seguran???a, controle de acesso e monitoramento p???s-implanta??????o. O conte???do foi desenvolvido com base no protocolo TECHWRITE 2.2, garantindo aplicabilidade imediata em ambientes corporativos e t???cnicos. Ideal para engenheiros de dados, cientistas de dados, arquitetos de MLOps e l???deres t???cnicos que buscam elevar o padr???o de entrega de modelos em ambientes reais. MLflow, MLOps, gerenciamento de modelos, rastreamento de experimentos, deploy de modelos.
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