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. 

Che cos'è l'MLOps?

MLOps: un insieme di pratiche per ...

Quali sono le caratteristiche di MLOps?

Le ragioni di business per l’MLOps

Ambiti rilevanti per MLOps

Come investire in MLOps

Perché investire in MLOps

Gettare le basi per l'MLOps

Membri del team MLOps

Prerequisiti di MLOps

Elementi di MLOps

Introduzione a 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. 

MLOps spiegato dall’inizio alla fine

Dieci passaggi importanti del ciclo di vita MLOps

Le fasi principali di un’applicazione MLOps

Attività importanti nelle principali fasi di MLOps

La fase di progettazione

Rinviare le attività della fase di design

Blueprint per il successo: progetta il tuo progetto di MLOps

La fase di sviluppo

Attività di sviluppo

Ruoli nella fase di sviluppo

Monitoraggio, ri-addestramento e sostituzione delle applicazioni MLOps

Caratteristiche del ciclo di vita MLOps

Responsabilità individuali nello sviluppo di un caso d’uso MLOps

Il ciclo di vita dell’MLOps

Il ciclo di vita di 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.  

Sfide di business e rischi legati all’MLOps

Cosa rende MLOps così impegnativo?

Software tradizionale vs. MLOps

Potenziali rischi di business in MLOps

Come operano con successo i team di MLOps

Team in stile DevOps

Sfide nell'implementare l'MLOps

Lo stato attuale dell'MLOps

Un’affermazione falsa su MLOps

Perché MLOps è una sfida

MLOps: dalla teoria alla pratica

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.


Come le aziende possono diventare pienamente pronte per l'MLOps

KPI MLOps validi

Processo di Data Science

Ordina la maturità del deployment

Opzioni

All'inizio del percorso MLOps

Prontezza MLOps intermedia

Piena maturità MLOps

Maturità MLOps

Best practice e trappole dell'MLOps

Cosa dobbiamo testare?

Best practice MLOps

Dipende dal caso d’uso

(Non) Una best practice

Caso di studio MLOps: aumentare i profitti con MLOps

Riusciti

Carenti

Punti chiave del case study

Riepilogo

MLOps sul campo


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.

Riepilogo

Create Your Free Account