Pipelines de treino e publicação
Do dado ao modelo publicado com etapas automáticas e reproduzíveis.
Machine learning
Processos e ferramentas para treinar, publicar e acompanhar modelos de machine learning com segurança. Versões, testes, monitoramento e retreinamento organizados.
Interface ilustrativa de uma possibilidade de projeto. Sem dados de clientes.
Para equipes de dados que já têm modelos e precisam colocá-los em produção, atualizá-los com frequência e saber quando o desempenho cai.
Do dado ao modelo publicado com etapas automáticas e reproduzíveis.
Alertas quando os dados ou os resultados mudam de comportamento.
Versões, métricas e responsáveis documentados para auditoria.
O projeto combina experiência de uso, engenharia e implantação. As entregas são ajustadas ao escopo definido para sua empresa.
Sim. O desenho considera o provedor e as ferramentas que a empresa já utiliza, como AWS, Google Cloud ou Azure, e evita dependências desnecessárias.
As jornadas, as integrações, a situação dos dados e os requisitos de operação. O diagnóstico permite apresentar uma proposta com escopo e etapas definidos, sem estimar apenas pelo número de telas.
A proposta define documentação, treinamento e condições de suporte. Manutenção e novas funcionalidades podem seguir em ciclos contratados, com prioridades e acompanhamento.
Diagnóstico de operação
O diagnóstico de operação identifica o objetivo, os usuários e as integrações. A proposta detalha escopo, investimento, etapas e critérios de aceite.