Categoria: MLOps em Grafos
Pipeline de treino/serviço, monitoramento de drift, alertas, governança, custos e implantação em produção.
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Sistemas de detecção de fraude são como um castelo de cartas: precisam ser constantemente reajustados. Por quê? Porque os fraudadores mudam suas táticas todos os dias. Um modelo de Inteligência Artificial treinado hoje pode ser obsoleto em seis meses. Esse problema tem um nome: “Deriva de Dados” (Data Drift).
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Você modelou seu problema como um grafo. E agora? Onde você armazena e consulta essa rede complexa? Um banco SQL tradicional falha miseravelmente em consultas de “amigo do amigo”. É aqui que entram os Bancos de Dados de Grafos nativos. Mas a escolha não é única. A decisão entre Neo4j, Memgraph, Amazon Neptune ou ArangoDB…