MLOps in azione: come migliorare lo sviluppo di progetti di Machine Learning

L’evento è concluso.La registrazione e gli atti del webinar saranno disponibili nei prossimi giorni nella sezione Eventi > Webinar On Demand

Il webinar presenta il tema del MLOps (Machine Learning Operations), una metodologia per supportare lo sviluppo, la messa in produzione e la manutenzione di sistemi di Machine Learning in modo affidabile, scalabile, standardizzato, automatizzato ed efficiente. In particolare, il webinar si focalizza sugli aspetti legati allo sviluppo e alla gestione dei progetti, illustrando come l’utilizzo di strumenti e approcci specifici consenta di ottimizzare l'intero ciclo di vita di un sistema basato su ML.

Come si possono usare concetti e strumenti di MLOps per strutturare un processo di sviluppo efficiente?
Quali sono i principali ostacoli da superare per costruire un team capace di affrontare efficacemente progetti di Machine Learning?
Che tipo di strumenti si possono integrare per garantire un flusso di lavoro continuo, fluido e di qualità?

Tommasi Bianchi

Ingegnere Informatico con esperienza nell’ambito della ricerca AI, dello sviluppo di sistemi di Machine Learning in ambito enterprise e della gestione di team di AI. È stato visiting student presso la Carnegie Mellon University (USA) e ha co-fondato una startup che si occupa di AI e Cloud. Oggi è responsabile tecnico e project manager di AIRIC (AI Research and Innovation Center), il centro di riferimento del Politecnico di Milano per il trasferimento tecnologico e i progetti di ricerca applicata con le aziende nel campo dell’Intelligenza Artificiale.