Episodio

Analisi delle funzionalità MLOps: Gestire gli asset, gli artefatti e il codice

AI Show

In questo video si apprenderà perché e come tenere traccia degli asset e del codice che si sta creando in un flusso di lavoro end-to-end di Machine Learning.

Passare a:

[01:20] Come tenere traccia degli asset e degli artefatti
[04:20] Demo - Come tenere traccia del codice
[05:58] Perché è importante gestire set di dati + Demo

Per altre informazioni:

MLOps: Gestione dei modelli, distribuzione e monitoraggio con Azure Machine Learning
Accesso ai dati in Azure Machine Learning
Esercitazione sul notebook mostrata nel video
Integrazione git

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Deep Learning vs. Machine Learning
Attività iniziali con Machine Learning

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