Conjunto de Artefatos para Representação de Boas Práticas em MLOps - Matsui, Beatriz Mayumi Andrade; Goya, Denise Hideko (Anais Estendidos do Congresso Brasileiro de Software: Teoria e Prática (CBSoft), 2022)
Um dos desafios mais comuns para profissionais que atuam com o desenvolvimento e implantação de sistemas de aprendizado de máquina é a ausência de um padrão ou desconhecimento de melhores práticas no que concerne a MLOps – termo que representa a aplicação de práticas DevOps ao aprendizado de máquina. Na literatura, estudos têm mostrado a aplicabilidade de MLOps em contextos específicos, mas poucos fornecem recomendações de melhores práticas para sua efetiva adoção. Neste contexto o presente trabalho propõe um conjunto de artefatos (conceito derivado do método de pesquisa Design Science Research) para contribuir na compreensão e adoção de MLOps de forma mais efetiva por profissionais e pesquisadores da área.