Robustez é a capacidade de um sistema em malha fechada tolerar perturbações ou anomalias enquanto os parâmetros do sistema variam em uma ampla faixa. Existem três testes essenciais para garantir que o sistema de aprendizado de máquina seja robusto nos ambientes de produção: teste de unidade, teste de dados e modelo e teste de integração.
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Confira nosso case de sucesso! Portal para envio de cartas para clietes e terceiros para troca de informações a serem auditadas.Clique aqui e saiba mais!
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Hoje, veremos o teste de sistemas de Machine Learning de uma perspectiva de operações de Machine Learning (MLOps) e aprenderemos sobre boas práticas de caso e uma estrutura de teste que você pode usar para criar sistemas de aprendizado de máquina robustos, escaláveis e seguros. Antes de nos aprofundarmos nos testes, vamos ver o que é MLOps e seu valor para o desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina.
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Introdução No domínio da computação em nuvem, a entrega contínua de serviços e aplicativos depende muito da manutenção de um
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A maioria dos sistemas de software possuem conjuntos de dados que são compartilhados e utilizados por várias aplicações que o compõem. Esse conjunto de dados mestre costume ser um dos principais ativos de uma empresa.
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A Microsoft trouxe uma nova maneira fácil de criar e exportar relatórios paginados no serviço Power BI . Clique aqui para saber sobre essa novidade!
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Temos algumas notícias interessantes para compartilhar com você hoje! A Microsoft concluiu o recurso de sincronização de réplica e finalizou as APIs para expansão do conjunto de dados para oferecer a você mais controle sobre a configuração de expansão e o comportamento de sincronização da réplica.
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Estudo que identifica a jornada de contatos do beneficiário de planos de saúde antes da abertura de uma NIP – Notificação de Intermediação Preliminar
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