Con il boom delle applicazioni ML e dell'intelligenza artificiale, è chiaro che lo sviluppo di un modello accurato è solo un pezzo del puzzle. Per creare con successo un prodotto basato su Machine Learning, è necessario creare pratiche e infrastrutture MLops per addestrare, distribuire e gestire modelli ML in produzione. Alcuni argomenti chiave includono:

  • Strumenti MLops
  • Deriva e monitoraggio del modello
  • Ripetizione del training e controllo delle versioni dei modelli senza problemi
  • Controllo delle versioni dei dati e artefatto archiviato.


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