fbpx
Sigmoidal
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • English
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
Sigmoidal
Sem Resultado
Ver Todos Resultados

Machine Learning no Mundo Real

Estratégias Eficientes de Deploy

Rafael Duarte por Rafael Duarte
março 5, 2022
em Data Science, Machine Learning
0
5
COMPARTILHAMENTOS
152
VIEWS
Publicar no LinkedInCompartilhar no FacebookCompartilhar no Whatsapp

Vivemos em um ecossistema impulsionado por avanços constantes em Machine Learning, e a transição suave dos modelos do estágio de desenvolvimento para a produção é crucial para colher os benefícios plenos de suas capacidades. 

 

O Model Deployment, emerge como uma fase crítica nesse processo, delineando o caminho para a utilização real dos modelos em ambientes de produção. Neste artigo, exploraremos estratégias eficientes de Deploy, abordando desde os passos iniciais até as considerações contínuas necessárias para manter modelos operacionais e eficazes.

 

Treino e Validação

 

Antes de mergulhar no mundo do deployment, é importante realizar o treinamento do modelo utilizando dados históricos. A validação subsequente, utilizando conjuntos de dados independentes, garante que o modelo esteja pronto para enfrentar dados não vistos, avaliando sua capacidade de generalização.

 

O empacotamento do modelo é uma etapa essencial, preparando-o para a integração em sistemas ou ambientes de produção. A escolha entre cloud deployment, aproveitando os serviços escaláveis de plataformas como AWS ou Azure, e on-premises deployment, mantendo controle local, é determinada por considerações específicas de cada organização.

 

Integração Contínua e Monitoramento

 

A prática de integração contínua garante que as atualizações do modelo sejam implementadas sem interrupções, mantendo a consistência. O monitoramento contínuo, por sua vez, é vital para rastrear o desempenho em tempo real, identificando desvios e garantindo operação adequada.

 

Manter versões do modelo facilita o rollback e rastreia alterações ao longo do tempo. Considerações robustas de segurança são essenciais, protegendo o modelo e os dados utilizados, e a preparação para escalabilidade dinâmica garante respostas eficientes a aumentos súbitos na demanda.

 

Existem diversas abordagens de implantação adaptadas a diferentes propósitos na distribuição de um modelo.

 

  • Inicialmente, temos o cenário de análises offline, incorporadas diretamente ao código do desenvolvedor. Essa abordagem é ideal para verificações pontuais, oferecendo uma única resposta que será enviada ao solicitante. Um exemplo prático seria uma análise vinculada a um evento específico. Nesse contexto, a noção de deploy torna-se praticamente insignificante.

 

  • Outra demanda é a necessidade de realizar deploy para análises em batch, envolvendo conjuntos de dados que são enviados regularmente para avaliação pelo modelo. Por exemplo, análises semanais seriam contempladas por essa modalidade.

 

  • Um terceiro tipo refere-se às análises em tempo real, especialmente em situações de uma API destinada à análise via web. Por exemplo, um cliente preenche um formulário online, e os dados necessários são encaminhados para uma análise que determina o montante adequado para um empréstimo. Nesse contexto, o modelo é integrado a uma API que é incorporada ao código do respectivo site.

 

Outro enfoque é o deploy para streaming, que apresenta uma complexidade adicional, uma vez que lida com uma constante entrada de dados. Essas análises demandam, inclusive, a implementação de uma estrutura de fila para priorizar as requisições.

 

Passos Essenciais

 

Para realizar o deployment de um modelo via API para a web, especialmente em um cenário de classificação simples, como separar em duas categorias (sim ou não), é fundamental seguir uma sequência de passos bem definidos. Vamos considerar um exemplo prático com os seguintes passos:

 

  • Exportação do Modelo

 

Nesta etapa, o primeiro passo é exportar o modelo para uma versão salva que contenha o treinamento necessário e que possa ser facilmente importada em um ambiente diferente.

 

  • Importação do Modelo

 

Em um ambiente destinado à criação da estrutura de deploy, a pessoa responsável pela programação deve importar o modelo treinado, garantindo a disponibilidade do mesmo para utilização.

 

  • Criação da API

 

Neste momento, é crucial criar um código que seja capaz de extrair os dados inseridos nos formulários da interface web e transmiti-los para as variáveis utilizadas na fase de predição do modelo.

 

  • Teste da API

 

A etapa final envolve a realização de testes na API recém-criada, verificando se as predições estão ocorrendo conforme esperado. Este teste é essencial para garantir o correto funcionamento do modelo em um ambiente de produção.

 

Ferramentas Relevantes para o Deployment

 

Além dos passos do processo, a escolha de ferramentas adequadas desempenha um papel crucial no sucesso do deployment. Algumas ferramentas essenciais incluem:

 

1 – Flask

 

Um framework para Python que simplifica a criação de APIs para a web, proporcionando uma abordagem eficiente e flexível para implementação.

 

2 – Pickle

 

Utilizado para converter o modelo criado em um tipo de dado que pode ser salvo e posteriormente carregado na memória, facilitando a integração do modelo com o ambiente de produção.

 

3 – Docker

 

Uma ferramenta robusta e especializada em deployment, oferecendo soluções eficazes para encapsular, distribuir e executar aplicações, incluindo modelos de machine learning.

 

Avaliação Contínua e Usabilidade:

 

A avaliação contínua, com feedback dos usuários e ajustes do modelo conforme necessário, é uma prática fundamental. Garantir uma experiência do usuário fluida, desde a integração até a entrega de previsões eficazes, é uma prioridade constante.

 

O deployment de modelos de machine learning é crucial para fornecer valor prático aos clientes e usuários. Vale ressaltar que uma porcentagem significativa, variando de 60% a 90%, dos modelos desenvolvidos não alcança a fase de produção, conforme indicado por diversas análises.

 

Somente quando os modelos de machine learning são implantados em produção é que eles se tornam operacionais, possibilitando a tomada de decisões, previsões e insights adaptados ao produto final específico.

 

Para ilustrar, consideremos um cenário em que um cientista de dados constrói um modelo de análise de sentimentos para comentários no YouTube. 

 

Ao concluir as fases de desenvolvimento, debugging e treinamento do modelo, alcançando excelentes índices de precisão, o cientista de dados pode estar satisfeito com os resultados. No entanto, enquanto o modelo permanece no ambiente de pesquisa, seu valor permanece puramente teórico e não pode ser validado usando dados da vida real, onde seu desempenho pode ser diferente.

 

Assim, mesmo que o modelo seja considerado o estado-da-arte em análise de processamento de linguagem natural, seu verdadeiro valor se concretiza somente após testes e implantação em produção, permitindo que ele analise dados autênticos.

 

Desafios

 

A implementação do Model Deployment não está isenta de desafios. O versionamento adequado, a gestão de erros, a eficiência computacional e a documentação abrangente são considerações adicionais que devem ser tratadas cuidadosamente.

 

O futuro do Model Deployment inclui a automação avançada, a integração contínua com tecnologias emergentes, como contêineres e orquestradores, e a incorporação de práticas sustentáveis para garantir a longevidade dos modelos.

 

Em um cenário onde a aplicação prática de modelos de machine learning é essencial para inovação e eficiência, o Model Deployment surge como uma peça-chave na jornada do desenvolvimento à produção.

 

Adotar estratégias eficientes, desde o treinamento inicial até as considerações contínuas, é essencial para garantir que os modelos não apenas entreguem previsões precisas, mas também operem de maneira eficiente e confiável em ambientes dinâmicos e desafiadores.

 

O Model Deployment não é apenas um meio de aplicar algoritmos, mas sim a ponte que conecta o potencial teórico dos modelos ao mundo operacional e prático das organizações.



CompartilharCompartilhar2Enviar
Post Anterior

Entendendo as árvores de decisão em Machine Learning

Próximo Post

Python para análise de ações e investimentos

Rafael Duarte

Rafael Duarte

Relacionado Artigos

Curso de Pós-Graduação em Data Science
Data Science

Vale a pena fazer uma Pós-Graduação em Data Science?

por Carlos Melo
janeiro 20, 2025
Review do Livro “Mãos à obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”
Livros

Review do Livro “Mãos à obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”

janeiro 18, 2025
Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim
Youtube

Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim

por Carlos Melo
janeiro 16, 2025
Carlos Melo da Pós Graduação em Data Science do Sigmoidal
Aeroespacial

Oportunidades no Setor Espacial para Cientistas de Dados

por Carlos Melo
janeiro 15, 2025
Visão Computacional

Processamento de Nuvens de Pontos com Open3D e Python

por Carlos Melo
janeiro 2, 2025
Próximo Post
Python para análise de ações e investimentos

Python para análise de ações e investimentos

Deixe um comentário Cancelar resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science

Mais Populares

  • Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    463 compartilhamentos
    Compartilhar 185 Tweet 116
  • ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

    394 compartilhamentos
    Compartilhar 158 Tweet 99
  • Equalização de Histograma com OpenCV e Python

    118 compartilhamentos
    Compartilhar 47 Tweet 30
  • Geometria da Formação de Imagens: Matrizes, Transformações e Sistemas de Coordenadas

    373 compartilhamentos
    Compartilhar 149 Tweet 93
  • Processamento de Nuvens de Pontos com Open3D e Python

    35 compartilhamentos
    Compartilhar 14 Tweet 9
  • Em Alta
  • Comentários
  • Mais Recente
Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

agosto 13, 2019
Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

dezembro 25, 2022
Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

julho 15, 2023

ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

abril 10, 2023
Como Analisar Ações da Bolsa com Python

Como Analisar Ações da Bolsa com Python

15
Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

13
Como Aprender Data Science?

Como Aprender Data Science?

9
Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

8
DeepSeek vazamento de dados de usuários

DeepSeek: Vazamento de dados expõe dados de usuários

fevereiro 1, 2025
DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA

DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA?

janeiro 25, 2025
Trump Anuncia Investimento de US$ 500 Bilhões em Infraestrutura de IA

Trump Anuncia Investimento de US$ 500 Bilhões em Infraestrutura de IA

janeiro 22, 2025
Trump revoga decreto de Biden sobre regulação de Inteligência Artificial

Trump revoga decreto de Biden sobre regulação de Inteligência Artificial

janeiro 21, 2025

Seguir

  • 🚀 NOVA PÓS EM VISÃO COMPUTACIONAL!

Seja especialista em Visão Computacional e Deep Learning! 

✔️ 400h de conteúdo
✔️ Curso reconhecido pelo MEC
✔️ Foco em prática e projetos reais

💡 1 CURSO, 2 CARREIRAS
Atue como Machine Learning Engineer E Computer Vision Engineer! 

📅 Aula de lançamento: 1º de junho, 20h

📍 Link na bio. Ative o lembrete e participe!

#computervision #machinelearning #datascience
  • Geo4D apresenta uma nova abordagem para reconstrução 4D monocular de cenas dinâmicas, reutilizando modelos de difusão de vídeo. 

🌀 A técnica dispensa sensores múltiplos ou dados reais — treinando apenas com dados sintéticos e generalizando bem em zero-shot. Isso é possível porque modelos de difusão capturam priors temporais e espaciais consistentes. 

O método prevê múltiplas modalidades geométricas: mapas de pontos, profundidade e raios. Em seguida, utiliza um algoritmo leve de alinhamento multi-modal para fundi-las de forma coerente. Esse processo acontece em janelas deslizantes, permitindo reconstruções 4D contínuas e robustas mesmo em vídeos longos.

Nos benchmarks, o Geo4D superou métodos SOTA como MonST3R em estimativa de profundidade e alcançou bons resultados em pose de câmera. Uma prova do poder de integrar visão computacional e modelos generativos. 🧠

Se curtiu a ideia, deixa seu like e fortalece o post!

Fonte: Zeren Jiang

#machinelearning #computervision #datascience
  • 📸 Reconstrução 3D do Arco do Triunfo com Gaussian Splatting, a partir de um único vídeo

A técnica usada é o Gaussian Splatting, uma abordagem moderna de renderização neural que substitui malhas e voxels por distribuições gaussianas no espaço 3D.

Esses pontos flutuantes carregam cor, opacidade e variância, permitindo uma renderização ultrarrápida e detalhada - ideal para aplicações em realidade aumentada, mapeamento urbano e digital twins.

Diferente dos métodos tradicionais, esse modelo ajusta diretamente os parâmetros das gaussianas, tornando o processo leve e eficiente, inclusive em tempo real.

📌 Fonte: Bohdan Vodianyk

#ComputerVision #VisãoComputacional #MachineLearning #GaussianSplatting
  • Você ainda acredita que resolver as top-150 questões do LeetCode é suficiente para ser aprovado em uma entrevista de Machine Learning Engineer ou Computer Vision Engineer?

Talvez já tenha sido… alguns anos atrás.

Hoje, no entanto, empresas que seguem o padrão de avaliação das FAANG - como Meta (Facebook), Apple, Amazon, Netflix e Google - vêm exigindo muito mais do que apenas conhecimento em algoritmos e estrutura de dados.

✅ Espera-se domínio em ML System Design
✅ Clareza ao comunicar trade-offs técnicos
✅ Experiência real em colocar modelos de machine learning em produção

Passar pela etapa de screening é só o começo.

Se você quer realmente se destacar, aqui estão 3 livros essenciais para estudar com estratégia! Arraste o carrossel para conferir a lista.

📌 Comente se você incluiria algum outro título.
📤 Compartilhe com um colega que também está se preparando.

#machinelearning #computervision #datascience
  • 🚀 NASA testa novo laser 3D para medir ventos e melhorar previsões meteorológicas

Desde o outono de 2024, a NASA tem utilizado um instrumento avançado chamado Aerosol Wind Profiler (AWP) para medir ventos em 3D com alta precisão.

Montado em uma aeronave especial, o AWP usa pulsos de laser para detectar velocidade e direção dos ventos, além da concentração de aerossóis (poeira, fumaça, sal marinho etc).

Esses dados são valiosos para modelos de Machine Learning aplicados à previsão do tempo, detecção de anomalias e simulação atmosférica.

📊 Oportunidades diretas para ML:

🔹 Treinamento supervisionado: previsões mais precisas usando dados reais de velocidade e direção dos ventos em múltiplas altitudes.

🔹 Modelagem de séries temporais: LSTMs e Transformers podem capturar padrões em sistemas complexos como furacões.

🔹 Data fusion: integração de sensores distintos (AWP, HALO, dropsondes) é um problema clássico resolvido com ML multimodal.

🔹 Assimilação de dados: ML pode atuar em tempo real para corrigir modelos físicos via técnicas híbridas (physics-informed ML).

Se você trabalha com IA, clima ou sensoriamento remoto, esse é o tipo de dado que muda o jogo!
  • Cada passo te aproxima do que realmente importa. Quer continuar avançando?

🔘 [ ] Agora não
🔘 [ ] Seguir em frente 🚀
  • 🇺🇸 Green Card por Habilidade Extraordinária em Data Science e Machine Learning

Após nossa mudança para os EUA, muitas pessoas me perguntaram como consegui o Green Card tão rapidamente. Por isso, decidi compartilhar um pouco dessa jornada.

O EB-1A é um dos vistos mais seletivos para imigração, sendo conhecido como “The Einstein Visa”, já que o próprio Albert Einstein obteve sua residência permanente através desse processo em 1933.

Apesar do apelido ser um exagero moderno, é fato que esse é um dos vistos mais difíceis de conquistar. Seus critérios rigorosos permitem a obtenção do Green Card sem a necessidade de uma oferta de emprego.

Para isso, o aplicante precisa comprovar, por meio de evidências, que está entre os poucos profissionais de sua área que alcançaram e se mantêm no topo, demonstrando um histórico sólido de conquistas e reconhecimento.

O EB-1A valoriza não apenas um único feito, mas uma trajetória consistente de excelência e liderança, destacando o conjunto de realizações ao longo da carreira.

No meu caso específico, após escrever uma petição com mais de 1.300 páginas contendo todas as evidências necessárias, tive minha solicitação aprovada pelo USCIS, órgão responsável pela imigração nos Estados Unidos.

Fui reconhecido como um indivíduo com habilidade extraordinária em Data Science e Machine Learning, capaz de contribuir em áreas de importância nacional, trazendo benefícios substanciais para os EUA.

Para quem sempre me perguntou sobre o processo de imigração e como funciona o EB-1A, espero que esse resumo ajude a esclarecer um pouco mais. Se tiver dúvidas, estou à disposição para compartilhar mais sobre essa experiência! #machinelearning #datascience
  • 🚀Domine a tecnologia que está revolucionando o mundo.

A Pós-Graduação em Visão Computacional & Deep Learning prepara você para atuar nos campos mais avançados da Inteligência Artificial - de carros autônomos a robôs industriais e drones.

🧠 CARGA HORÁRIA: 400h
💻 MODALIDADE: EAD
📅 INÍCIO DAS AULAS: 29 de maio

Garanta sua vaga agora e impulsione sua carreira com uma formação prática, focada no mercado de trabalho.

Matricule-se já!

#deeplearning #machinelearning #visãocomputacional
  • Green Card aprovado! 🥳 Despedida do Brasil e rumo à nova vida nos 🇺🇸 com a família!
  • Haverá sinais… aprovado na petição do visto EB1A, visto reservado para pessoas com habilidades extraordinárias!

Texas, we are coming! 🤠
  • O que EU TENHO EM COMUM COM O TOM CRUISE??

Clama, não tem nenhuma “semana” aberta. Mas como@é quinta-feira (dia de TBT), olha o que eu resgatei!

Diretamente do TÚNEL DO TEMPO: Carlos Melo &Tom Cruise!
  • Bate e Volta DA ITÁLIA PARA A SUÍÇA 🇨🇭🇮🇹

Aproveitei o dia de folga após o Congresso Internacional de Astronáutica (IAC 2024) e fiz uma viagem “bate e volta” para a belíssima cidade de Lugano, Suíça.

Assista ao vlog e escreve nos comentários se essa não é a cidade mais linda que você já viu!

🔗 LINK NOS STORIES
  • Um paraíso de águas transparentes, e que fica no sul da Suíça!🇨🇭 

Conheça o Lago de Lugano, cercado pelos Alpes Suíços. 

#suiça #lugano #switzerland #datascience
  • Sim, você PRECISA de uma PÓS-GRADUAÇÃO em DATA SCIENCE.
  • 🇨🇭Deixei minha bagagem em um locker no aeroporto de Milão, e vim aproveitar esta última semana nos Alpes suíços!
  • Assista à cobertura completa no YT! Link nos stories 🚀
Instagram Youtube LinkedIn Twitter
Sigmoidal

O melhor conteúdo técnico de Data Science, com projetos práticos e exemplos do mundo real.

Seguir no Instagram

Categorias

  • Aeroespacial
  • Artigos
  • Blog
  • Carreira
  • Cursos
  • Data Science
  • Deep Learning
  • Destaques
  • Entrevistas
  • IA Generativa
  • Livros
  • Machine Learning
  • Notícias
  • Python
  • Teoria
  • Tutoriais
  • Visão Computacional
  • Youtube

Navegar por Tags

camera calibration carreira chatgpt cientista de dados cnn computer vision Cursos dados desbalanceados data science data science na prática decision tree deep learning gpt-3 histograma IA generativa image formation inteligência artificial jupyter kaggle keras machine learning matplotlib mnist nft openai opencv overfitting pandas profissão python redes neurais redes neurais convolucionais regressão linear regressão logística salário scikit-learn seaborn sklearn tensorflow titanic tutorial visão computacional vídeo youtube árvore de decisão

© 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In

Add New Playlist

Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
  • English

© 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.