Aplicação dos conceitos de Engenharia de Aprendizado de Máquina em Produção em um Sistema de Detecção de Anomalias

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Aplicação dos Conceitos de Engenharia de Aprendizado de Máquina em Produção em um Sistema de Detecção de Anomalias

Nome Completo do Estudante1;
Nome Completo do Professor Orientador2;
Nome Completo do Professor Coorientador3;
Trabalho realizado como parte das atividades da disciplina TCC29009;
1Estudante do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC;
2Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC;
3Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC;
Resumo
Com o avanço da tecnologia, cada vez mais fica evidente o seu impacto em nosso cotidiano.


Aplicação dos Conceitos de Engenharia de Aprendizado de Máquina em Produção em um Sistema de Detecção de Anomalias
Nome Completo do Estudante1;
Nome Completo do Professor Orientador2;
Nome Completo do Professor Coorientador3;
Trabalho realizado como parte das atividades da disciplina TCC29009;
1Estudante do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC;
2Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC;
3Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC;
Resumo
Com o avanço da tecnologia, cada vez mais fica evidente o seu impacto em nosso cotidiano.
Dentre estas tecnologias, uma que se destaca é o Machine Learning. Em sua imensidão de
aplicações, existem muitos desafios a serem enfrentados quando se trata da engenharia
dos dados utilizados em cada sistema, e também muitos obstáculos que surgem quando
implantado em produção. Estima-se que finalizar a modelagem e definição dos dados, pode
representar menos da metade do que seria a primeira versão estável, confiável e eficiente
do sistema. Este trabalho visa aplicar conceitos de MLOPs, em cenário de produção,
explorando cada etapa do ciclo de vida de um sistema de Machine Learning, com o intuído
de definir boas práticas e ferramentas para auxiliar no processo.



Palavras-chave
No mínimo, três e, no máximo, cinco.

MLOps. Machine Learning. Engenharia de dados.

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