Cosa rende MLOps così impegnativo?

Come abbiamo discusso, gestire e mantenere applicazioni di Machine Learning è difficile. Cosa esattamente lo rende così impegnativo?

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Nel primo capitolo introdurremo MLOps e perché è necessario per le aziende che vogliono progettare, sviluppare e gestire simultaneamente più applicazioni di machine learning. Imparerai gli elementi principali di MLOps, come scalabilità e automazione, i suoi vantaggi e perché MLOps rimane comunque impegnativo. Vedrai anche cosa serve per avviare il percorso MLOps sia dal punto di vista tecnologico sia manageriale.

Exercise 1: Che cos'è l'MLOps?Exercise 2: MLOps: un insieme di pratiche per ...Exercise 3: Quali sono le caratteristiche di MLOps?Exercise 4: Le ragioni di business per l’MLOps Exercise 5: Ambiti rilevanti per MLOps Exercise 6: Come investire in MLOps Exercise 7: Perché investire in MLOps Exercise 8: Gettare le basi per l'MLOps Exercise 9: Membri del team MLOps Exercise 10: Prerequisiti di MLOps Exercise 11: Elementi di MLOps

Nel secondo capitolo, scoprirai l’intero ciclo di vita di MLOps: dalla progettazione allo sviluppo, al deployment e alle operazioni. Capirai perché il monitoraggio è essenziale per applicazioni di machine learning produttive e perché è necessario riaddestrare regolarmente i modelli di machine learning.

Exercise 1: MLOps spiegato dall’inizio alla fine Exercise 2: Dieci passaggi importanti del ciclo di vita MLOps Exercise 3: Le fasi principali di un’applicazione MLOps Exercise 4: Attività importanti nelle principali fasi di MLOps Exercise 5: La fase di progettazione Exercise 6: Rinviare le attività della fase di design Exercise 7: Blueprint per il successo: progetta il tuo progetto di MLOps Exercise 8: La fase di sviluppo Exercise 9: Attività di sviluppo Exercise 10: Ruoli nella fase di sviluppo Exercise 11: Monitoraggio, ri-addestramento e sostituzione delle applicazioni MLOps Exercise 12: Caratteristiche del ciclo di vita MLOps Exercise 13: Responsabilità individuali nello sviluppo di un caso d’uso MLOps Exercise 14: Il ciclo di vita dell’MLOps

Nel terzo capitolo passerai dalla teoria alla pratica e scoprirai le principali sfide e i rischi nel mettere in produzione modelli di machine learning. Imparerai anche come operano con successo i team MLOps e cosa può fare il management per favorire uno scaling efficace del machine learning.

Exercise 1: Sfide di business e rischi legati all’MLOps Exercise 2: Cosa rende MLOps così impegnativo?

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Exercise 3: Software tradizionale vs. MLOps Exercise 4: Potenziali rischi di business in MLOps Exercise 5: Come operano con successo i team di MLOps Exercise 6: Team in stile DevOps Exercise 7: Sfide nell'implementare l'MLOps Exercise 8: Lo stato attuale dell'MLOps Exercise 9: Un’affermazione falsa su MLOps Exercise 10: Perché MLOps è una sfida

L’ultimo capitolo mostrerà come avviare con successo il percorso MLOps della tua azienda illustrando le best practice e gli errori da evitare. Infine, esaminerai i diversi livelli di maturità MLOps e concluderai il corso con un caso di studio reale su come progettare, sviluppare e gestire un’applicazione di machine learning per processi produttivi critici.

Exercise 1: Come le aziende possono diventare pienamente pronte per l'MLOps Exercise 2: KPI MLOps validi Exercise 3: Ordina la maturità del deployment Exercise 4: Maturità MLOps Exercise 5: Best practice e trappole dell'MLOps Exercise 6: Cosa dobbiamo testare?Exercise 7: (Non) Una best practice Exercise 8: Caso di studio MLOps: aumentare i profitti con MLOps Exercise 9: Punti chiave del case study Exercise 10: Riepilogo