Na implementação de práticas de MLOps, a integração contínua desempenha um papel crucial. Ela envolve a automação de testes e verificações de código, garantindo que as alterações feitas em modelos de Machine Learning sejam integradas de forma eficiente e sem comprometer a estabilidade do sistema. O que representa a prática de integração contínua em MLOps?

Automatizar completamente o processo de desenvolvimento de modelos de Machine Learning.
Eliminar a necessidade de validação e verificação dos resultados gerados pelos modelos.
Reduzir o tempo de treinamento dos modelos de Machine Learning.
Garantir a qualidade e confiabilidade dos modelos, identificando possíveis falhas nos componentes individuais.