Con la crescita esplosiva delle applicazioni ML e dell'AI, è chiaro che sviluppare un modello accurato rappresenta solo una parte del puzzle. Per creare con successo un prodotto basato sul Machine Learning, è necessario implementare pratiche e infrastrutture MLOps per addestrare, distribuire e gestire i modelli ML in produzione. Alcuni argomenti chiave includono:
- Strumenti MLOps
- Deriva del modello e monitoraggio
- Ri-addestramento continuo e versionamento dei modelli
- Versionamento dei dati e gestione degli artefatti salvati.
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