Gestão de IA

Gestão do Conhecimento é o processo de capturar, distribuir e usar efetivamente o conhecimento dentro de uma organização.

Gestão de Modelo envolve supervisionar modelos de aprendizado de máquina ao longo de seu ciclo de vida, garantindo eficiência e conformidade.

Metadados do Modelo referem-se às informações que descrevem as características dos modelos de IA.

Persistência de modelo refere-se à capacidade de salvar e recarregar modelos de aprendizado de máquina para uso futuro.

Um Registro de Modelo é um banco de dados centralizado para gerenciar modelos de IA ao longo de seu ciclo de vida.

Um Repositório de Modelos é um armazenamento centralizado para modelos de IA, facilitando a gestão, compartilhamento e controle de versões.

A implantação de modelo refere-se ao processo de colocar um modelo de IA em um ambiente de produção para uso no mundo real.

O Custo Geral refere-se ao gasto total associado a um projeto, incluindo custos diretos e indiretos.

Gestão de Parâmetros envolve supervisionar e otimizar os parâmetros em modelos de IA para melhorar o desempenho e a precisão.

Armazenamento de Parâmetros refere-se ao método de salvar e gerenciar parâmetros em modelos de IA para acesso e modificação eficientes.

A 'Request Budget' is a specified amount of resources allocated for AI tasks or projects.