[pt] Contexto: As operações de aprendizagem automática (MLOps) surgiram como um conjunto de práticas que combina desenvolvimento, testes e operações para implementar e manter aplicações de aprendizagem automática. Objetivo: Nesta dissertação, iremos avaliar os benefícios e limitações da utilização dos princípios de MLOps no contexto de modelos supervisionados online, que são amplamente utilizados em aplicações como a previsão meteorológica, tendências de mercado e identificação de riscos. Método: Aplicámos dois métodos de investigação para avaliar os benefícios dos MLOps para aplicações de aprendizagem automática online supervisionada: (i) desenvolvimento de um projeto prático de aprendizagem automática supervisionada para aprofundar a compreensão do problema e das possibilidades de utilização dos princípios MLOps; e (ii) duas discussões de grupo de foco sobre os benefícios e limitações da utilização dos princípios MLOps com seis programadores de aprendizagem automática experientes. Resultados: O projeto prático implementou uma aplicação de aprendizagem automática de regressão supervisionada utilizando KNN. A aplicação utiliza informações sobre as rotas das linhas de autocarros públicos do Rio de Janeiro e calcula a duração da viagem de autocarro com base na hora de partida do dia e no sentido da viagem. Devido ao âmbito da primeira versão e ao facto de não ter sido implementada em produção, não sentimos a necessidade de utilizar os princípios MLOps que esperávamos inicialmente. De facto, identificámos a necessidade de apenas um princípio, o princípio do controlo de versões, para alinhar as versões do código e dos dados. O grupo de discussão revelou que os programadores de aprendizagem automática acreditam que os benefícios da utilização dos princípios MLOps são muitos, mas que não se aplicam a todos os projectos em que trabalham. A discussão revelou que a maioria dos benefícios está relacionada com a prevenção de passos manuais propensos a erros, permitindo restaurar a aplicação para um estado anterior e ter um pipeline robusto de implementação automatizada contínua. Conclusões: É importante equilibrar as compensações do investimento de tempo e esforço na implementação dos princípios de MLOps, considerando o âmbito e as necessidades do projeto. De acordo com os especialistas, esse investimento tende a compensar para aplicativos maiores com implantação contínua que exigem processos automatizados bem preparados. Por outro lado, para versões iniciais de aplicações de aprendizagem automática, o esforço despendido na implementação dos princípios pode alargar o âmbito do projeto e aumentar o tempo de execução. / [en] Context: Machine Learning Operations (MLOps) has emerged as a set of practices that combines development, testing, and operations to deploy and maintain machine learning applications. Objective: In this dissertation, we will assess the benefits and limitations of the use of MLOps principles in the context of online supervised models, which are widely used in applications such as weather forecasting, market trends, and risk identification. Method: We applied two research methods to assess the benefits of MLOps for supervised online machine learning applications: (i) developing a practical supervised machine learning project to deepen the understanding of the problem and of the MLOps principles usage possibilities; and (ii) two focus group discussions on the benefits and limitations of using the MLOps principles with six experienced machine learning developers. Results: The practical project implemented a supervised regression machine learning application using KNN. The application uses information on Rio de Janeiro s public bus line routes and calculates the bus trip duration based on the trip departure time of the day and trip direction. Due to the scope of the first version and given that it was not deployed into production, we didn t feel the need to use the MLOps principles we were expecting at first. Indeed, we identified the need for only one principle, the versioning principle, to align versions of the code and the data. The focus group revealed that machine learning developers believe that the benefits of using MLOps principles are many but that they do not apply to all the projects they worked on. The discussion brought up that most of the benefits are related to avoiding error-prone manual steps, enabling it to restore the application to a previous state, and having a robust continuous automated deployment pipeline. Conclusions: It is important to balance the trade-offs of investing time and effort in implementing the MLOps principles considering the scope and needs of the project. According to the experts, this investment tends to pay off for larger applications with continuous deployment that require well-prepared automated processes. On the other hand, for initial versions of machine learning applications, the effort taken into implementing the principles might enlarge the scope of the project and increase the time needed to deploy a first version to production.

[pt] O presente trabalho de tese é destinado ao estudo do decaimento do méson D+ KS(pi)−(pi)+(pi)+ com dados coletados pelo experimento FOCUS do Fermilab. O estado final, composto por 4 mésons pseudo- escalares, pode ser alcançado através de uma considerável variedade de sub- estruturas ressonantes. O proposito da análise é encontrar quais são estes possíveis canais intermediários através de suas contribuições e fases relativas. Para tanto, é utilizado o formalismo de Análise de Amplitudes usando o chamado Modelo Isobárico. A dinâmica do decaimento é definida através de uma função que contém as características (formas funcionais das ressonâncias, distribuição angular, etc) dos canais que intervêm no decaimento e cujo domínio é um espaço o de fase determinado por 5 invariantes (devido às restrições de decaimento em quatro corpos sem spin). A função é então ajustada ao conjunto de dados coletados. Nos resultados, verificamos uma grande contribuição do méson vetor-axial a1(1260) (52%) seguido do vetor-axial K1(1400) (34%). Além disso, o modelo apresenta contribuição da ressonância (sigma) (cerca de 8%, vinda de a1(sigmapi)KS e sigmaKSpi) e uma razoável contribuição da ressonância escalar K− (14%). O estado K já foi visto em seu modo neutro em outros decaimentos de charme, porém ainda não em seu modo carregado. Não encontramos contribui ção significativa do decaimento direto em 4 corpos (não- ressonante). Esta tese vem se somar ao esforço no entendimento da dinâmica das intera ções fortes a baixas energias, que nos últimos anos tem ganhado da física de mésons charmosos uma importante contribuição. / [en] This thesis is devoted to the study of the decay D+ KS(pi)− (pi)+(pi)+ with data collected from the FOCUS experiment, at Fermilab. The final state composed of 4 pseudo-scalars can be produced through a number of resonant sub-structures. The purpose of this analysis is to find the contributing intermediate states by measuring their relative strenghts and phases. For that, the Amplitude Analysis formalism is used, with the so-called Isobar Model. The decay dynamics is described through a function which has the features of the contributing channels (functional forms of the resonances, angular distribution, etc) and which domain is a phase space determined by 5 invariants (due to the kinematical constraints of a 4- body spinless decay). The data sample is thus fitted to this function. Our results show a dominant contribution of the axial- vector meson a1(1260) (52%), followed by the K1(1400) axial-vector (34%). Moreover, the model presents a contribution from the sigma meson (about 8% as a1(sigmapi)KS and sigmaKSpi) and a significant contribution from the scalar k−. The k state has been reported in its neutral mode in other charm decays but not is its charged mode. We find no significant contribution from the direct 4-body decay (non-resonant). This work adds to the effort in the understanding of the strong-interaction dynamics at low energies, which in recent years have been receiving an important contribution from charm meson physics.