Strategia dei dati, risorse e persone

Comprendere l'intelligenza artificiale

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Strategia e governance dei dati

Strategia dei dati: progettazione e sviluppo di approcci incentrati sui dati per l'estrazione di informazioni e il processo decisionale aziendale

Fasi della strategia dei dati:

Definizione di obiettivi orientati ai dati
Scoprire i dati necessari
Determinare le fonti e i tipi di dati
Analisi predittiva e prescrittiva
Rendere operativi i processi basati sui dati

Definizione di obiettivi orientati ai dati

Trovare i dati necessari

Determinare le fonti e i tipi di dati

Analisi predittiva e prescrittiva

Rendere operativi i processi basati sui dati

Infrastruttura IA

Infrastruttura IA basata sul cloud

Risorse di calcolo scalabili, archiviazione dati, strumenti IA e modelli predefiniti
Elastico, su richiesta

Google Cloud, Azure and AWS

Pro: alta scalabilità ed economia
Contro: posizione dei dati, necessità di Internet

Infrastruttura IA on premises (self-hosted)

Le organizzazioni possiedono risorse hardware, software, dati e rete per l'IA

Infrastruttura on premises

Pro: maggiore controllo dei dati, minore latenza
Contro: costi iniziali, scalabilità limitata

Metodologia MLOps

Machine Learning Operations (MLOps): gestione e funzionamento efficiente e affidabile dei sistemi di ML (AI) in azienda

Metodologia MLOps

Machine Learning Operations (MLOps): gestione e funzionamento efficiente e affidabile dei sistemi di ML (AI) in azienda

Passi della metodologia MLOps

Ruoli legati all'intelligenza artificiale

Architetto IA

Architetto IA

Data Scientist

Data Scientist

Machine Learning e Data Engineer

Machine Learning Engineer

Altri: Etico dell'IA, Project Manager

Altri ruoli IA

Costruisci il tuo team di IA

Leadership e gestione

Responsabile IA / team lead
Responsabile/i del progetto IA

Esecuzione

Architetti IA: selezionare strumenti
Scienziati dati: analizzare, addestrare, valutare
ML e ingegneri dati: deployment e pipeline

Supporto

Costruire una squadra

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Leadership e gestione

Responsabile IA / team lead
Responsabile/i del progetto IA

Esecuzione

Architetti IA: selezionare strumenti
Scienziati dati: analizzare, addestrare, valutare
ML e ingegneri dati: deployment e pipeline

Supporto: Etica dell'intelligenza artificiale; esperti del settore

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Passiamo alla pratica!

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