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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