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MLOps con il pilota automatico

SageMaker Autopilot e Snowflake External Function: un'integrazione da medaglia d'oro
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Data e ora: 24/09/2021

La creazione di pipeline di Machine Learning (ML) può spesso essere complicata a causa degli strumenti e delle conoscenze tecniche approfondite necessarie per creare e distribuire i giusti modelli di previsione.

sistemi di AutoML forniscono una soluzione black-box a questi problemi, cercando il modo giusto di processare e selezionare le feature, scegliendo un algoritmo e mettendo a punto gli iperparametri dell’intera pipeline.

Riuscendo poi a richiamare questi sistemi di AutoML anche da ambienti non propriamente di sviluppo canonico di modelli, come ad esempio una shell di interrogazione di un DWH, è possibile, per un’ampia gamma di utenti, sfruttare tutta la potenza dell’analisi predittiva anche senza una profonda esperienza di machine learning.

Temi principali

In questo webinar abbiamo parlato di come diventa sempre più importante e strategica, all’interno di un processo aziendale che coinvolge un’analisi avanzata dei dati, la riduzione del divario tra ambiente di sperimentazione e fruizione del modello di analisi scelto.

L’integrazione delle funzioni Autopilot di AWS SageMaker in Snowflake consente di ridurre questo divario, portando vicino ai dati organizzati un ambiente di analisi adatto a sperimentare, creare e rendere poi accessibili i modelli pensati per un determinato caso di business.

Per finire abbiamo visto in una demo questa integrazione vincente tra AWS e Snowflake all’opera sulle previsioni olimpiche.

Elementi chiave

  • MLOps
  • Serving modelli ML
  • AWS SageMaker Autopilot
  • External function di Snowflake
  • Demo: previsioni olimpiche

A chi ci rivolgiamo

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Data & Machine Learning Engineer

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24/09/2021

MLOps con il pilota automatico – Quantyca, AWS & Snowflake

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