Estratégias para monitoramento de modelos em produção
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Colocar um modelo de IA em produção é só o começo. Monitorar seu desempenho de forma contínua é essencial para garantir precisão, eficiência e responsabilidade ao longo do tempo.
Neste encontro da comunidade tech, vamos explorar estratégias práticas para o monitoramento de modelos em produção, incluindo:
Identificação de desvios de performance (data drift e concept drift)
Definição de métricas relevantes e alertas inteligentes
Ferramentas de observabilidade e logging em ambientes reais
Boas práticas para times técnicos e multidisciplinares
Um evento para quem quer evitar surpresas e manter seus modelos entregando valor de forma consistente no mundo real.