Machine learning pode aprimorar políticas públicas, previsões de demanda e serviços ao cidadão. Porém, projetos piloto exigem infraestrutura adequada, governança rigorosa e equipes preparadas. Veja como montar esse ambiente com a OTH Host.
Seleção de casos de uso
- Priorize problemas com dados confiáveis e impacto mensurável (fraudes, filas em saúde, manutenção urbana).
- Defina objetivos, métricas de sucesso e requisitos éticos.
Infraestrutura híbrida
Combine ambientes on-premises com cloud segura. Garanta GPUs ou CPUs otimizadas, armazenamento escalável e redes privadas. A OTH Host disponibiliza clusters dedicados, VPS com suporte a containers e pipelines de dados integrados.
Governança de dados
Implemente catálogos, versionamento, anonimização e políticas de acesso. Registre consentimentos, cumpra LGPD e mantenha trilhas de auditoria.
Operação do ciclo de ML
- Ingestão: pipelines confiáveis, validação de dados e monitoramento de qualidade.
- Treinamento: ambientes isolados, notebooks gerenciados e controle de custos.
- Deploy: APIs escaláveis, observabilidade de inferências e métricas de drift.
Capacitação e governança
Crie comitês multidisciplinares, defina políticas de revisões éticas e promova treinamentos. A OTH Host apoia com consultoria, monitoramento e suporte 24/7.