No contexto de MLOps, a integração contínua refere-se à prática de integrar regularmente as alterações feitas nos algoritmos de Machine Learning ao sistema, garantindo que o código seja testado e validado de forma automatizada. Diferentemente da afirmação apresentada, a integração contínua não se limita apenas aos códigos finais, mas sim inclui todos os estágios do projeto, desde o desenvolvimento até a produção, visando garantir a qualidade e a eficiência do processo de desenvolvimento de modelos de Machine Learning.