MLOps
L'MLOps è la pratica di distribuire, monitorare e mantenere in modo affidabile i modelli di apprendimento automatico in produzione — la disciplina che tiene in funzione l'IA industriale dopo il progetto pilota. Copre versionamento, riaddestramento, monitoraggio della deriva e governance, così che i modelli restino accurati al variare delle condizioni.
Molti progetti di IA industriale riescono come pilota e poi falliscono in silenzio perché il modello si degrada al cambiare di apparecchiature, processi o dati. L'MLOps applica il rigore dell'ingegneria del software ai modelli: tracciare versioni e dati, automatizzare il riaddestramento, monitorare la qualità delle previsioni e la deriva, e governare i cambiamenti. È ciò che trasforma un modello una tantum in un sistema di produzione affidabile — sempre più importante man mano che gli impianti adottano più IA.
Termini correlati
Machine Learning (Industrial) · Anomaly Detection · Predictive Maintenance (PdM)