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Qual é a principal diferença entre MLOps e DevOps?
a) MLOps foca na gestão de código-fonte, enquanto DevOps foca na segurança.
b) MLOps envolve a criação e gestão de modelos de aprendizado de máquina, enquanto DevOps foca em automação e integração contínua de software.
c) MLOps é apenas uma ferramenta, enquanto DevOps é uma metodologia.
d) Não há diferenças, ambos têm o mesmo objetivo.

Praticando Para o Saber

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Vamos analisar as alternativas para identificar a principal diferença entre MLOps e DevOps: a) MLOps foca na gestão de código-fonte, enquanto DevOps foca na segurança. - Esta afirmação não é precisa, pois MLOps não se limita à gestão de código-fonte e DevOps também abrange mais do que apenas segurança. b) MLOps envolve a criação e gestão de modelos de aprendizado de máquina, enquanto DevOps foca em automação e integração contínua de software. - Esta opção é correta, pois MLOps é especificamente voltado para o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina, enquanto DevOps se concentra na automação e integração contínua de software. c) MLOps é apenas uma ferramenta, enquanto DevOps é uma metodologia. - Esta afirmação é incorreta, pois MLOps não é apenas uma ferramenta, mas sim um conjunto de práticas e processos. d) Não há diferenças, ambos têm o mesmo objetivo. - Esta afirmação é falsa, pois MLOps e DevOps têm focos e objetivos diferentes. Portanto, a alternativa correta é: b) MLOps envolve a criação e gestão de modelos de aprendizado de máquina, enquanto DevOps foca em automação e integração contínua de software.

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O que é MLOps?
a) Uma metodologia de integração contínua focada apenas no armazenamento de dados.
b) Uma prática que aplica os princípios de DevOps para melhorar o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina.
c) Um framework de machine learning que substitui as ferramentas de DevOps.
d) Um processo manual para treinar modelos de machine learning.

Qual é o principal objetivo do MLOps?
a) Aumentar a quantidade de dados usados para treinar modelos.
b) Facilitar a colaboração entre equipes de dados e de operações, promovendo a entrega contínua de modelos de machine learning.
c) Substituir as ferramentas de machine learning tradicionais.
d) Minimizar o uso de computação durante o treinamento de modelos.

Qual das seguintes etapas faz parte do ciclo de vida de MLOps?
a) Definição de requisitos de software.
b) Treinamento e re-treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
c) Apenas o treinamento inicial de modelos.
d) Exclusão de dados antigos e irrelevantes.

Qual é o benefício da automação no contexto de MLOps?
a) Reduzir a necessidade de monitoramento de modelos de aprendizado de máquina.
b) Acelerar o ciclo de desenvolvimento e implementação de modelos de machine learning.
c) Eliminar a necessidade de ajustes em modelos de machine learning.
d) Garantir que todos os modelos sejam 100% precisos.

Qual é o papel do monitoramento contínuo em MLOps?
a) Monitorar apenas a performance de modelos em produção.
b) Monitorar a qualidade dos dados e a performance dos modelos em produção para identificar problemas de desempenho e corrigir rapidamente.
c) Monitorar apenas a carga de trabalho dos servidores de dados.
d) Monitorar o uso de recursos computacionais.

O que é "Model Drift" em MLOps?
a) A mudança no modelo devido a novos algoritmos.
b) A degradação da performance do modelo devido a mudanças nos dados ao longo do tempo.
c) A remoção de modelos antigos do sistema de produção.
d) O ajuste do modelo para se adequar a novos requisitos de software.

O que é um "Pipeline de MLOps"?
a) Um conjunto de etapas automatizadas para treinamento e implementação de modelos de machine learning.
b) Um processo de backup dos dados usados para treinar modelos.
c) Uma plataforma para análise de resultados de modelos.
d) Uma ferramenta de visualização de dados.

Qual é a função do "CI/CD" em MLOps?
a) Melhorar a qualidade dos dados de treinamento.
b) Automatizar os processos de integração e entrega contínua de modelos, assim como no software.
c) Fornecer ferramentas para modelagem de dados.
d) Validar a precisão dos modelos de machine learning.

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Qual das seguintes etapas faz parte do ciclo de vida de MLOps?
a) Definição de requisitos de software.
b) Treinamento e re-treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
c) Apenas o treinamento inicial de modelos.
d) Exclusão de dados antigos e irrelevantes.

Qual é a função do "CI/CD" em MLOps?
a) Melhorar a qualidade dos dados de treinamento.
b) Automatizar os processos de integração e entrega contínua de modelos, assim como no software.
c) Fornecer ferramentas para modelagem de dados.
d) Validar a precisão dos modelos de machine learning.

Qual das seguintes é uma ferramenta popular para MLOps?
a) GitLab.
b) Jupyter Notebooks.
c) TensorFlow Extended (TFX).
d) Power BI.

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Qual é a função do "CI/CD" em MLOps?a) Melhorar a qualidade dos dados de treinamento.b) Automatizar os processos de integração e entrega contínua de modelos, assim como no software.c) Fornecer ferramentas para modelagem de dados.d) Validar a precisão dos modelos de machine learning.

Qual das seguintes é uma ferramenta popular para MLOps?a) GitLab.b) Jupyter Notebooks.c) TensorFlow Extended (TFX).d) Power BI.

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a) Definição de requisitos de software.
b) Treinamento e re-treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
c) Apenas o treinamento inicial de modelos.
d) Exclusão de dados antigos e irrelevantes.

Qual é a função do "CI/CD" em MLOps?
a) Melhorar a qualidade dos dados de treinamento.
b) Automatizar os processos de integração e entrega contínua de modelos, assim como no software.
c) Fornecer ferramentas para modelagem de dados.
d) Validar a precisão dos modelos de machine learning.

Qual das seguintes é uma ferramenta popular para MLOps?
a) GitLab.
b) Jupyter Notebooks.
c) TensorFlow Extended (TFX).
d) Power BI.