Con il boom delle applicazioni di ML e AI, è chiaro che lo sviluppo di un modello accurato è solo un pezzo del puzzle. Per creare correttamente un prodotto basato su Machine Learning, è necessario creare procedure e infrastrutture MLops per addestrare, distribuire e gestire i modelli di Machine Learning nell'ambiente di produzione. Alcuni argomenti chiave includono:
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Strumenti MLops
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Deriva e monitoraggio del modello
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Ripetizione del training e controllo delle versioni del modello senza soluzione di continuità
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Controllo delle versioni dei dati e degli artefatti archiviati.
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