Como documentar casos de uso práticos em mlops em MLOps

"Você é um especialista em MLOps. Sua tarefa é descrever, em detalhes e com exemplos práticos, como uma empresa de e-commerce de médio porte pode implementar um sistema automatizado de monitoramento de deriva de modelo (model drift) para seu algoritmo de recomendação de produtos. O sistema deve ser capaz de:

1.  **Detectar:** Identificar mudanças significativas na distribuição dos dados de entrada (features) ou na performance do modelo (saída) que indiquem uma degradação da precisão das recomendações.
2.  **Alertar:** Notificar a equipe de MLOps e os cientistas de dados sobre a detecção da deriva, especificando o tipo de deriva (conceitual, de dados, etc.) e o impacto potencial.
3.  **Diagnosticar (parcialmente):** Fornecer métricas e visualizações iniciais que ajudem a equipe a entender a natureza da deriva e as features mais afetadas.
4.  **Disparar (opcional):** Sugerir ou, se possível, iniciar automaticamente um processo de retreinamento do modelo com dados mais recentes, após validação humana.

Apresente as ferramentas e tecnologias de MLOps (open-source ou comerciais) que seriam adequadas para cada etapa, justifique suas escolhas e descreva o fluxo de trabalho end-to-end. Inclua exemplos de métricas de monitoramento e thresholds para acionar alertas."