MLOps totalmente automatizado

No mundo de machine learning, colocar um sistema de ML bem-sucedido em produção exige muito mais do que desenvolver um modelo preciso. Envolve gerenciar todo o ciclo de vida do sistema de ML, desde entender o contexto de negócio e de dados até desenhar o sistema e colocá-lo em produção.

Neste exercício, você vai testar seus conhecimentos sobre o ciclo de vida de MLOps, identificando as etapas que descrevem com mais precisão o processo de construir e implantar um sistema de ML. Ao final, você deve ter uma compreensão melhor das etapas envolvidas no ciclo de vida de MLOps e de como elas se relacionam entre si.

Escolha a resposta que descreve com mais precisão as etapas do ciclo de vida de MLOps.