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Título: MLOpsTool : ferramenta de apoio a modelagem e deploy de soluções de IA
Autor(es): Coelho, Victor Hugo Dias
Orientador(es): Silva, Nilton Correia da
Assunto: Aprendizado de máquina
Inteligência artificial
Linguagem de programação - Python
Data de apresentação: 14-Mai-2022
Data de publicação: 27-Fev-2023
Referência: COELHO, Victor Hugo Dias. MLOpsTool: ferramenta de apoio a modelagem e deploy de soluções de IA. 2021. 63 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Resumo: No mercado contemporâneo, há diversas ferramentas para apoio ao ciclo de vida de um software e isso inclui os programas relacionados a aprendizado de máquina. Esta demanda de ferramentas para o auxilio de desenvolvimento e manutenção de softwares relacionados a inteligência artificial (IA), aumenta conforme as empresas usam de soluções com esse tipo de tecnologia. Entretanto, a maioria das soluções desenvolvidas para esta finalidade, abarcam apenas uma parte do ciclo completo de desenvolvimento e deploy de uma aplicação de IA. Dessa forma, as empresas não conseguem, de maneira eficiente ou fácil, garantir um vida útil de soluções com essas tecnologias, chamadas de lifelong learning (vida útil do aprendizado). Além disso, por resolverem apenas uma parte do problema proposto, as soluções do mercado precisam usar múltiplas plataformas e tecnologias distintas para compreender o ciclo completo de desenvolvimento, algo que atrasa o processo de criação e disponibilização de modelos de IA para o mercado. Portanto, a proposta geral desta monografia é a elaboração de uma ferramenta, aplicando metodologias com ideias ágeis, que englobe todo o ciclo de desenvolvimento de uma solução de IA que contenha a parte salvar dados, realizar processos de pré processamento, criar modelos, treinar e retreinar modelos, fazer classificações com suas avaliações corretas ou incorretas, em uma única plataforma focado em classificação de texto supervisionado, utilizando-se da linguagem python com o framework Django para realização da tarefa proposta.
Abstract: In the contemporary market, there are several tools to support the life cycle of a software and this includes programs related to machine learning. This demand for tools to aid in the development and maintenance of software related to artificial intelligence (AI), increases as companies use solutions with this type of technology. However, most solutions developed for this purpose only cover a part of the complete development and deployment cycle of an AI application. Thus, companies cannot efficiently or easily guarantee a lifetime of solutions with these technologies, called lifelong learning. Furthermore, as they only solve a part of the proposed problem, market solutions need to use multiple platforms and different technologies to cover the complete development cycle, something that delays the process of researching and making AI models available to the market. Therefore, the general proposal of this thesis is the elaboration of a tool, applying methodologies with agile ideas, which encompasses the entire development cycle of an AI solution on a single platform with a focus on supervised text classification, using the python language with framework Django to perform the proposed task.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Engenharia de Software, 2021.
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