Memorial de projetos : MLOPS e a importância da governança contínua de dados e modelos

Abstract

Resumo: Este memorial de projetos analisa o MLOps (Machine Learning Operations) como uma extensão essencial do paradigma DevOps, dedicada ao ciclo de vida completo do Aprendizado de Máquina (ML). O MLOps tem como principal função orquestrar a complexa tríade formada por código, dados e modelos, por meio da implementação de pipelines de integração e entrega contínuas (CI/CD). Esse processo exige uma automação rigorosa das etapas de Engenharia de Dados e PréProcessamento, assegurando a consistência do Feature Engineering (construção de características) entre os ambientes de treinamento e inferência. Embora técnicas de automação, como o AutoML, representem ferramentas valiosas, destaca-se a importância de um fluxo de trabalho híbrido, que combine a eficiência dos sistemas automatizados com a expertise humana — indispensável em atividades de maior complexidade, como a limpeza de dados e a interpretação de resultados. Além da operacionalização, o MLOps constitui o alicerce da governança contínua de modelos, demandando monitoramento abrangente para detectar a degradação de desempenho, garantir a confiabilidade das predições e preservar a segurança da infraestrutura. A adoção responsável de Inteligência Artificial requer, ainda, que o MLOps incorpore princípios éticos que assegurem transparência, mitigação de vieses e proteção de dados em produção. Em síntese, o MLOps representa o caminho para a maturidade da Engenharia de Machine Learning, ao transformar protótipos experimentais em soluções de IA aplicada com valor sustentável para o mundo rea

Abstract: This project portfolio analyzes MLOps (Machine Learning Operations) as an essential extension of the DevOps paradigm, dedicated to the complete life cycle of Machine Learning (ML). MLOps plays a central role in orchestrating the complex triad of code, data, and models through the implementation of continuous integration and delivery (CI/CD) pipelines. This process requires rigorous automation of Data Engineering and Preprocessing stages, ensuring consistency in Feature Engineering between training and inference environments. Although automation techniques such as AutoML are valuable tools, this study highlights the importance of a hybrid workflow that combines the efficiency of automated systems with human expertise— indispensable for complex activities such as data cleaning and result interpretation. Beyond operationalization, MLOps serves as the foundation for continuous model governance, requiring comprehensive monitoring to detect performance degradation, ensure prediction reliability, and maintain infrastructure security. Responsible adoption of Artificial Intelligence also demands that MLOps incorporate ethical principles to ensure transparency, bias mitigation, and data protection in production. In summary, MLOps represents the path toward the maturity of Machine Learning Engineering, transforming experimental prototypes into applied AI solutions with sustainable realworld value