Portare i modelli di machine learning dalla fase sperimentale alla produzione presenta sfide complesse: disallineamento dei dati, gestione degli ambienti, collaborazione tra team. MLOps colma questo divario integrando DevOps e ML: dall'addestramento al monitoraggio continuo, per modelli affidabili e scalabili
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