Complimenti!

Sviluppare modelli di Machine Learning per la produzione

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Dall’esperimento alla produzione

  • Capire quando un esperimento ML è pronto per la produzione
  • Riconoscere le cause del debito tecnico

Immagine: una cartella con documenti e un file di codice su un computer

  • Scrivere documentazione efficace e codice manutenibile
  • Buona documentazione e codice manutenibile riducono il debito tecnico
Sviluppare modelli di Machine Learning per la produzione

Garantire la riproducibilità

  • Garantire la riproducibilità nel machine learning
  • Fare feature engineering per ottimizzare le pipeline ML

libro FE

  • Progettare esperimenti riproducibili
  • Implementare versioning di dati e modelli per tracciare i cambiamenti
Sviluppare modelli di Machine Learning per la produzione

Deployment dei modelli ML

  • Impacchettare modelli ML e ambienti per il deploy in vari framework
  • Garantire la scalabilità dei modelli per carichi maggiori

docker

  • Quattro principi MLOps: Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Training, Continuous Monitoring
Sviluppare modelli di Machine Learning per la produzione

Test + Valutazione

  • Tipi di test: unit, integrazione, smoke

robot che usano dati

  • Valutare l’affidabilità del modello per ottenere risultati accurati
  • Testare i modelli per trovare problemi e migliorare le prestazioni
Sviluppare modelli di Machine Learning per la produzione

Continua così!

  • Applica quanto hai imparato in un progetto reale
  • Assicura riproducibilità, scalabilità, affidabilità e monitora il data drift
  • Imposta un framework di sperimentazione per l’A/B test del modello
  • Riesegui il training e aggiorna il modello regolarmente per mantenerlo rilevante e accurato
  • Continua a seguire le novità nel machine learning
  • Migliora continuamente le tue competenze
Sviluppare modelli di Machine Learning per la produzione

Andiamo!

Sviluppare modelli di Machine Learning per la produzione

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