Glossário de IA

Feature Store e um repositorio centralizado para armazenar, versionar e servir features (variaveis) utilizadas em modelos de machine learning. No contexto de MLOps, garante consistencia entre ambientes de treinamento e producao, evitando o training-serving skew.

Feature Store e um repositorio centralizado para armazenar, versionar e servir features (variaveis) utilizadas em modelos de machine learning. Garante consistencia entre treinamento e producao, evitando duplicacao de esforco na engenharia de features.

MLOps e a disciplina que aplica praticas de DevOps ao ciclo de vida de modelos de machine learning. Abrange treinamento, deploy, monitoramento e manutencao de modelos em producao, garantindo que a IA entregue valor de forma continua e confiavel.

Model Registry e um repositorio centralizado para armazenar, versionar e gerenciar modelos de machine learning ao longo de seu ciclo de vida. Funciona como um catalogo que rastreia versoes, metricas de desempenho e status de cada modelo.

Model Versioning e a pratica de manter historico de todas as versoes de um modelo de ML, incluindo codigo, dados de treinamento, hiperparametros e artefatos. Permite reproduzir qualquer versao anterior e comparar evolucoes de desempenho entre versoes.

Scale-Up de IA e o processo de expandir solucoes de inteligencia artificial de pilotos bem-sucedidos para operacao em larga escala. Envolve otimizacao de infraestrutura, MLOps, governanca, treinamento de equipes e integracao em processos corporativos.