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

 

Grazie per il tuo interesse nei confronti di Informatica. Completa il form di seguito per ricevere questo articolo via email.

Tutti i campi sono obbligatori.

Informatica utilizzerà i dati forniti in conformità con la nostra policy sulla privacy.

Questo sito è protetto da reCAPTCHA ed è conforme alle Norme sulla privacy e ai Termini di servizio di Google.

Grazie per il tuo interesse nei confronti di Informatica. Completa il form di seguito per ricevere questo articolo via email.

Tutti i campi sono obbligatori.

Informatica utilizzerà i dati forniti in conformità con la nostra policy sulla privacy.

Questo sito è protetto da reCAPTCHA ed è conforme alle Norme sulla privacy e ai Termini di servizio di Google.

Grazie per il tuo interesse nei confronti di Informatica. Completa il form di seguito per ricevere questo articolo via email.

Tutti i campi sono obbligatori.

Informatica utilizzerà i dati forniti in conformità con la nostra policy sulla privacy.

Questo sito è protetto da reCAPTCHA ed è conforme alle Norme sulla privacy e ai Termini di servizio di Google.