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Banca de DEFESA: BEATRIZ MAYUMI ANDRADE MATSUI

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : BEATRIZ MAYUMI ANDRADE MATSUI
DATA : 30/11/2022
HORA: 14:00
LOCAL: por participação remota em https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/denise-11
TÍTULO:

CONJUNTO DE RECOMENDAÇÕES PARA A IMPLEMENTAÇÃO DE PRÁTICAS DEVOPS NO CONTEXTO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA


PÁGINAS: 90
RESUMO:

Práticas 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 validar a qualidade e relevância dessas recomendações por profissionais que atuam com práticas MLOps. A análise dos resultados do questionário indicou uma boa consistência interna das respostas, 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.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 2976815 - DENISE HIDEKO GOYA
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1918407 - DEBORA MARIA ROSSI DE MEDEIROS
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - CARLA SILVA ROCHA AGUIAR - UNB
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 3007914 - FLAVIO EDUARDO AOKI HORITA
Membro Suplente - Examinador(a) Externo ao Programa - 1600877 - JOSE ARTUR QUILICI GONZALEZ
Notícia cadastrada em: 14/11/2022 21:14
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