<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Continuous Integration on Blog Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/pt/tags/continuous-integration/</link><description>Recent content in Continuous Integration on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>pt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/pt/tags/continuous-integration/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Governança Contínua de Dados em Pipelines MLOps com Formize</title><link>https://blog.formize.com/pt/continuous-data-governance-in-mlops/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/pt/continuous-data-governance-in-mlops/</guid><description>&lt;h1 id="governança-contínua-de-dados-em-pipelines-mlops-com-formize">Governança Contínua de Dados em Pipelines MLOps com Formize&lt;/h1>
&lt;p>Empresas que entregam modelos de aprendizado de máquina em escala enfrentam um paradoxo: quanto mais rápido iteram, mais difícil se torna garantir que os dados usados para treinamento, validação e inferência estejam em conformidade com políticas internas e regulamentações externas. Abordagens tradicionais de governança de dados — auditorias manuais, relatórios periódicos e mapas de linhagem estáticos — não conseguem acompanhar a velocidade dos fluxos de trabalho modernos de MLOps.&lt;/p></description></item></channel></rss>