Punti chiave del case study

Nell'ultimo video del corso abbiamo parlato di un progetto per prevedere l'acqua di raffreddamento. Quel progetto è nato in risposta ai limiti di produzione durante l'ondata di caldo estiva del 2018 in Europa. Pur essendo complessivamente riuscito, non abbiamo raggiunto il massimo livello di maturità secondo il modello Microsoft.

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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?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

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Exercise 10: Riepilogo