Lunedi 5 luglio,abbiamo parlato di MLOps con Simone Merello, Head of Deep AI presso Perceptolab.
Se hai seguito l’evento online o hai visto il video
Ogni giorno sempre più modelli vengono sviluppati per creare nuove funzionalità. Sfortunatamente non appena si ha a che fare con più modelli, dataset e data scientists le cose si complicano. Ciascun esperimento ha molte dipendenze e l’effetto “changing anything changes everything” rende difficile tenere traccia di cosa sta accadendo. Una soluzione ML-driven richiede di tracciare come un modello è stato prodotto, scelto, distribuito e come si comporta in produzione: il modello di ML è solo un pezzo del puzzle. Simone ci mostrerà alcuni dei problemi più comuni che grosse AI companies hanno nel sviluppare soluzioni basate sul ML e come risolverli.
Simone Merello, inizia la sua carriera come ricercatore in ambito ML presso l’università NTU di Singapore. Successivamente esce dall’ambito accademico per diventare prima Research Scientist ed ora Head of Deep AI presso Perceptolab.
Hanno partecipato al dibattito a fine talk
Piero Cornice, Lead Engineer in Lilli
Andrea Panizza Senior AI Specialist at Baker Hughes
Qui le slide dell’incontro: MLOps – quando si smette di giocare
ed il famoso file “Registro Merello dei 300 tools ML” in formato ODS: AI Tools and Platforms