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"Você é um especialista em documentação técnica e um cientista de dados experiente. Crie um guia conciso e prático (máximo 500 palavras) para cientistas de dados iniciantes sobre "Boas Práticas de Documentação para Modelos de Machine Learning em Produção". O guia deve abordar os seguintes pontos, de forma clara e com exemplos curtos quando apropriado: 1. **Por que documentar?** (Benefícios para reprodutibilidade, manutenção, colaboração e auditoria). 2. **O que documentar?** (Dados de treinamento/validação, pré-processamento, arquitetura do modelo, hiperparâmetros, métricas de avaliação, dependências de software/bibliotecas, decisões de design, versão do modelo). 3. **Onde documentar?** (Repositórios de código, wikis, ferramentas de versionamento de modelos – MLflow, DVC – e a importância de links cruzados). 4. **Como documentar?** (Linguagem clara e concisa, uso de templates, versionamento da documentação, documentação *inline* no código, *README.md* robustos). 5. **Desafios comuns e como superá-los.** (Falta de tempo, obsolescência da documentação). O tom deve ser instrutivo e encorajador. Utilize uma linguagem acessível, mas tecnicamente precisa. O objetivo é que este guia seja um recurso rápido de consulta para quem está começando a implantar modelos."
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Cientista de Dados e IA
Documentação em Cientista de Dados e IA
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Como usar este prompt
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