z-logo
open-access-imgOpen Access
Applying DevOps to Machine Learning Processes: A Systematic Mapping
Author(s) -
Beatriz Mayumi Andrade Matsui,
Denise Goya
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/eniac.2021.18284
Subject(s) - devops , computer science , humanities , artificial intelligence , software engineering , software , operating system , philosophy
Práticas de DevOps têm sido cada vez mais utilizadas por equipes de engenharia de software com o intuito de aprimorar as etapas de desenvolvimento. Em processos que envolvem machine learning (ML), DevOps também pode ser aplicado a fim de implantar modelos de aprendizado de máquina em produção – prática também conhecida como MLOps. Neste mapeamento sistemático objetiva-se entender como DevOps tem sido aplicado a processos de machine learning e quais são os desafios enfrentados. Foram selecionados 15 artigos e observou-se que a maioria faz uso de práticas de CI/CD e propõe arquiteturas para a implantação de modelos de ML. Como maiores desafios, têm-se as características inerentes aos modelos de ML e resistência à mudança.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here
Accelerating Research

Address

John Eccles House
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom