"Com a crescente complexidade e volume de dados em projetos de IA, a otimização de *pipelines* de processamento e treinamento tornou-se crucial. Desenvolva um guia prático e detalhado para cientistas de dados, abordando as 5 principais estratégias de otimização de performance em *pipelines* de Machine Learning. O guia deve incluir:

1.  **Identificação de gargalos:** Métodos e ferramentas para pinpointar ineficiências (ex: uso de *profilers*, análise de log, monitoramento de recursos).
2.  **Otimização de pré-processamento de dados:** Técnicas para acelerar a engenharia de *features* e a limpeza (ex: paralelização, uso de *frameworks* otimizados como Dask/Spark, amostragem inteligente, vetorização).
3.  **Seleção e otimização de modelos:** Discussão sobre a escolha de arquiteturas eficientes e métodos para acelerar o treinamento (ex: quantização, *pruning*, destilação do conhecimento, uso de GPUs/TPUs, otimizadores avançados como AdamW/SGD com *momentum*).
4.  **Gerenciamento de recursos computacionais:** Estratégias para uso eficiente de hardware (ex: *batching* otimizado, *mixed precision training*, *distributed training* com Horovod/PyTorch Distributed).
5.  **Métricas de performance e monitoramento contínuo:** Quais métricas acompanhar e como configurar sistemas de monitoramento para garantir a performance a longo prazo (ex: latência, *throughput*, utilização de CPU/GPU, *memory footprint*).

O guia deve ser claro, conciso e oferecer exemplos práticos (hipotéticos ou genéricos) de como aplicar cada estratégia, focando em resultados tangíveis na redução do tempo de execução e no custo computacional. Utilize uma linguagem acessível, mas tecnicamente precisa."