Accelera il time-to-value dei progetti di data science e Cloud data lake/data warehouse
L'intelligenza artificiale e il machine learning stanno trasformando aziende e settori interi. Ma senza una gestione dei dati solida, la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale e machine learning non arriva in produzione, tanto meno riesce a garantire il proprio valore potenziale.
Per il successo delle iniziative di intelligenza artificiale e machine learning, le organizzazioni dovrebbero adottare le pratiche MLOps (Machine Learning Operations). Scarica il nostro white paper per scoprire come il metodo MLOps funge da framework per supportare la creazione, l'implementazione e il monitoraggio dei modelli. Scoprirai:
- Perché è fondamentale rendere operative le pipeline di dati
- Come avere successo in ogni fase di un progetto di intelligenza artificiale/machine learning
- I cinque passaggi del flusso di un progetto MLOps
