Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Detectar quando a distribuição dos dados de produção se afasta dos dados de treinamento ( via PSI, Teste KS e Divergência de Kullback-Leibler), prevenindo quedas silenciosas de acurácia.</p>

Célula 02: Degradação de Modelos no Mundo Real: Monitoramento Estatístico de Data Drift, Concept Drift e Retreinamento Automático

Objetivo de Aprendizagem: Detectar quando a distribuição dos dados de produção se afasta dos dados de treinamento ( via PSI, Teste KS e Divergência de Kullback-Leibler), prevenindo quedas silenciosas de acurácia.

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em MLOps, Governança Internacional de IA (ISO 42001 & EU AI Act), XAI e ROI, o domínio de 'Degradação de Modelos no Mundo Real: Monitoramento Estatístico de Data Drift, Concept Drift e Retreinamento Automático' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Detectar quando a distribuição dos dados de produção se afasta dos dados de treinamento ( via PSI, Teste KS e Divergência d...