Deployment e ciclo di vita in MLOps
Nemanja Radojkovic
Senior Machine Learning Engineer
Focus di questa lezione: guasti del modello di ML
Label == valore della variabile target nel training set
Qualità delle label == prossimità dell'etichetta alla ground truth


L'etichettatura manuale è complessa, lunga, soggetta a errori
Usa buoni strumenti di labeling!

Esempio: strumento di etichettatura immagini, per creare image classifier




Utilissimo: Metadata store (MLFlow Tracking, ecc.)
In ogni caso: MLOps ci aiuta a mantenere il modello nel modo più rapido ed efficiente
Deployment e ciclo di vita in MLOps