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Conjunto de recomendações para a implementação de práticas DevOps no contexto de aprendizado de máquina

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Matsui, Beatriz Mayumi Andrade
Orientador(a): Goya, Denise Hideko
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124680&midiaext=80948
Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisConjunto de recomendações para a implementação de práticas DevOps no contexto de aprendizado de máquina2022-11-30Goya, Denise HidekoMatsui, Beatriz Mayumi AndradeUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFABCporDEVELOPMENT AND OPERATIONSMACHINE LEARNING OPERATIONSAPRENDIZADO COMPUTACIONALRECOMENDAÇÕESMACHINE LEARNINGRECOMMENDATIONSPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorPráticas DevOps estão cada vez mais presentes no contexto da engenharia de software, visando a automação e simplificação de processos que envolvem o ciclo de vida da aplicação, desde o seu desenvolvimento até a implantação em ambiente de produção. Para o aprendizado de máquina (ou machine learning, ML), tais práticas são conhecidas como MLOps (Machine Learning Operations) e têm o objetivo de integrar as etapas de desenvolvimento e operações de sistemas de ML, contemplando automação e monitoramento para a entrega e atualização contínua do sistema ao usuário final. Na literatura, estudos têm mostrado a aplicabilidade dessas práticas em contextos específicos, mas poucos fornecem diretrizes para guiar sua implementação de forma abrangente, considerando todo o conjunto de fatores envolvidos na adoção de MLOps - desde mudanças culturais e organizacionais até os elementos técnicos necessários para sua efetiva implementação. Neste cenário, o presente trabalho propõe um conjunto de recomendações para auxiliar na compreensão e adoção de MLOps por pesquisadores, gestores, engenheiros, cientistas de dados e demais envolvidos no desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina. O conjunto de recomendações foi desenvolvido a partir de Mapeamento Sistemático da Literatura e método Design Science Research para a geração de artefatos que representam o detalhamento e fluxo das recomendações propostas. Aplicou-se também um questionário para avaliar a qualidade e relevância dessas recomendações por profissionais que atuam com práticas MLOps. A análise dos resultados do questionário indicou uma boa consistência interna, de acordo com cálculo de alfa de Cronbach. Os resultados também indicaram que as recomendações e artefatos gerados são relevantes e apresentam qualidade, tendo potencial de produzir impactos positivos em ambientes reais que envolvem MLOps.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124680&midiaext=80948application/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T22:03:54Zoai:BDTD:124680Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-08-10T16:01:13Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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