Estratégias para monitoramento de modelos em produção

​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.