Considerazioni per l'implementazione completa

Implementare le soluzioni di intelligenza artificiale nelle aziende

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Scalare e sostenere una soluzione AI

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Scalare e sostenere una soluzione AI

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Scalare e sostenere una soluzione AI

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DevOps

 

• "Development Operations"
• Migliore collaborazione, integrazione e distribuzione
• Automazione dei processi
• Miglioramento e monitoraggio continui

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MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Simile a DevOps
• Operativizzare i processi per i dati e gli algoritmi

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Simile a DevOps
• Operativizzare i processi per i dati e gli algoritmi

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Simile a DevOps
• Operativizzare i processi per i dati e gli algoritmi

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Simile a DevOps
• Operativizzare i processi per i dati e gli algoritmi

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Simile a DevOps
• Operativizzare i processi per i dati e gli algoritmi
• Permette il ridimensionamento orizzontale

MLOps: monitoraggio dell'AI

 

• Confronta il modello con la base
• Esempio: accuratezza delle previsioni durante il primo mese di implementazione
• Deriva del modello quando le prestazioni diminuiscono

• Impatto negativo sul processo decisionale

Conformità, privacy e sicurezza

 

• Importante durante il POC
• Può essere raggiunto con misure minime
• Essenziale per la scalabilità verso l'implementazione completa
• Parte dell'AI responsabile

 

Requisiti legali e normativi

 

• Soddisfa i requisiti normativi in OGNI posizione
• Soprattutto per quanto riguarda i dati sensibili e personali
• Evita sanzioni e conseguenze legali

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Sicurezza

 

• Garantire la sicurezza di dati, infrastrutture e prodotti
• Autenticazione
• Autorizzazione

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Gestione e mitigazione dei rischi

 

• Evita di danneggiare la soluzione, il cliente e l'azienda
• Verifica la soluzione
• Esami legali
• Valutazioni del rischio
• Simulazioni

Passiamo alla pratica!

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