MLOps completamente automatizzato

Nel mondo del machine learning, distribuire un sistema di ML di successo richiede molto più che sviluppare un modello accurato. Significa gestire l’intero ciclo di vita del sistema di ML: dalla comprensione del contesto di business e dei dati alla progettazione del sistema, fino alla distribuzione in produzione.

In questo esercizio potrai mettere alla prova la tua conoscenza del ciclo di vita MLOps identificando le fasi che descrivono più accuratamente il processo di costruzione e distribuzione di un sistema di ML. Alla fine dell’esercizio, dovresti avere una migliore comprensione delle fasi coinvolte nel ciclo di vita MLOps e di come si collegano tra loro.

Scegli la risposta che descrive in modo più accurato le fasi del ciclo di vita MLOps.