The first chapter will introduce MLOps and why it is necessary for businesses that want to design, develop, and operate multiple machine learning applications simultaneously. You will learn about the main elements of MLOps, such as scaling and automation, its benefits, and why MLOps remain challenging. You will also explore what it takes to start the MLOps journey both from a technological and managerial perspective. 

Che cos'è l'MLOps?

MLOps: un insieme di pratiche per ...

Opzioni

Vero (si applica a MLOps)

Falso (non si applica a MLOps)

Quali sono le caratteristiche di MLOps?

Le ragioni di business per l’MLOps

Ambiti rilevanti per MLOps

Come investire in MLOps

Un motivo per investire in MLOps

Non è un motivo per investire in MLOps

Perché investire in MLOps

Gettare le basi per l'MLOps

Membri del team MLOps

Un prerequisito per MLOps

Non è un prerequisito per MLOps

Prerequisiti di MLOps

Elementi dei team MLOps di successo

Elementi opzionali dei team MLOps

Elementi di MLOps

Introducing MLOps

In the second chapter, you’ll learn about the entire MLOps life cycle from design to development, deployment, and operations. You’ll explore why monitoring is essential for productive machine learning applications and why we must regularly re-train machine learning models. 

MLOps explained end-to-end

Ten important MLOps life cycle steps

The main stages of an MLOps application

Important tasks in the main MLOps stages

The design phase

Postponing design phase tasks

Blueprint for Success: Designing Your MLOps Project

The development phase

Development tasks

Roles in the development phase

Monitoring, re-training and replacing MLOps applications

Characteristics of the MLOps life cycle

Individual responsibilities in developing an MLOps use case

The MLOps life cycle

The MLOps Life Cycle

In the third chapter, you will move from theory to practice and discover the main challenges and risks of deploying machine learning models. You’ll also learn how MLOps teams successfully operate and what management can do to foster successful scaling machine learning.  

Business challenges and risks related to MLOps

What makes MLOps challenging?

Traditional software vs. MLOps

Potential MLOps business risks

How MLOps teams successfully operate

DevOps-style teams

Challenges to implement MLOps

The state of MLOps today

A false statement about MLOps

Reasons that MLOps is challenging

MLOps: From Theory to Practice

The final chapter will demonstrate how to successfully jumpstart your business's MLOps journey by discussing best practices and pitfalls to avoid. Finally, you’ll examine the different levels of MLOps maturity and conclude the course with a real-life case study about designing, developing, and operating a machine learning application for critical production processes.


How businesses can become fully MLOps ready

Valid MLOps KPIs

Order deployment maturity

MLOps maturity

MLOps best practices and pitfalls

What do we need to test?

(Not) A best practice

MLOps case study: Increasing profits with MLOps

Key points of the case study

Wrap-up

MLOps in the wild


Impara i concetti e le pratiche fondamentali di MLOps, un insieme emergente di strumenti e tecniche per automatizzare e scalare le applicazioni di machine learning.

Un tempo lo sviluppo dei modelli di machine learning era un’attività manuale lunga, e la maggior parte dei modelli non arrivava mai in produzione. Con MLOps, le aziende possono scalare e automatizzare in modo efficace la progettazione, lo sviluppo e l’operatività dei modelli di machine learning.

Questo corso ti insegnerà cos’è MLOps e come puoi usarlo per diventare un’azienda pienamente matura nel machine learning. Scoprirai i prerequisiti per MLOps, gli strumenti, le tecniche e le persone coinvolte, e come evitare le insidie più comuni.

Al termine del corso, avrai una comprensione approfondita di come progettare, sviluppare e gestire su larga scala applicazioni di machine learning e potrai valorizzare l’impatto del machine learning sul tuo business.

<h2>Scopri MLOps per le aziende</h2>
Scopri i concetti e le pratiche fondamentali di MLOps, un insieme di strumenti e tecniche emergenti per automatizzare e scalare le applicazioni di machine learning.

Prima, sviluppare modelli di machine learning era un lavoro manuale che richiedeva un sacco di tempo e la maggior parte dei modelli non arrivava mai alla fase di produzione. Con MLOps, le aziende possono facilmente scalare e automatizzare la progettazione, lo sviluppo e il funzionamento dei modelli di machine learning.
<h2>Impara a usare le operazioni di machine learning nella tua azienda</h2>
Questo corso ti spiegherà cos'è MLOps e come puoi usarlo per diventare un'azienda che usa il machine learning in modo davvero maturo. Imparerai quali sono i requisiti per MLOps, gli strumenti, le tecniche e le persone coinvolte, e come evitare gli errori più comuni.

Inizierai imparando i punti chiave del MLOps e perché è fondamentale per le aziende che vogliono progettare, sviluppare e gestire diverse app di machine learning.
<h2>Scopri il ciclo di vita MLOps</h2>
Poi, scoprirai tutto il ciclo di vita di MLOps, dalla progettazione allo sviluppo, all'implementazione e alle operazioni. Nel capitolo 3 scoprirai le principali sfide e i rischi che si incontrano quando si usano modelli di machine learning nella pratica.

Infine, vedrai le migliori pratiche e i casi di studio per implementare con successo MLOps nel mondo reale.

Alla fine del corso, capirai bene come progettare, sviluppare e gestire app di machine learning su larga scala e potrai sfruttare al massimo l'impatto del machine learning sulla tua attività.


Machine Learning for Business

Scopri MLOps, strumenti e pratiche per automatizzare e scalare applicazioni di machine learning.

MLOps per il business

Scopri cosa sono i MLOps, inclusi gli strumenti e le pratiche che servono per automatizzare e scalare le app di machine learning.

Poter eseguire centinaia di modelli di Machine Learning in parallelo.

Superare la mentalità a silos tra tutti i team coinvolti nella nuova iniziativa di intelligenza artificiale.

Mitigare i rischi di credibilità e di sicurezza delle applicazioni di Machine Learning in produzione.

Sviluppare modelli con alta qualità predittiva.

Tanto dobbiamo spendere un po’ di budget quest’anno, e sarà un investimento una tantum!

Perché investire in MLOps

MLOps per il business

Esercizio pratico interattivo