可按需

組織繼續發展他們的機器學習(ML)實踐中,有一個越來越需要健壯和可靠的平台能夠處理整個毫升生命周期。Beplay体育安卓版本的出現MLOps是有前途的,但許多挑戰仍然存在。

加入我們的互動事件聽到從磚麵向MLOps自動化的最新發展——包括新的Git和CI / CD集成,explainability autologging實驗中,模型和模型。

我們還將討論:

• 最佳實踐從領域專家到大規模實施毫升,從實驗到生產
• 你需要一個清單的功能,常見的陷阱,以及技術和組織的挑戰,如何克服它們

演示將增強演示、成功案例和經驗從專家部署這些管道進行預測分析。現場問答和討論將使這一事件數據科學從業人員和領導人的參與。