As machine learning (ML) models become pivotal to driving business outcomes, ensuring seamless and efficient deployment is more critical than ever. Enter Machine Learning Operations (MLOps) — a transformative approach that bridges data science with operations to enable scalable, reliable, and automated ML model deployment and management. In this 30-minute webinar, we'll dive into the essentials of MLOps, exploring key principles, challenges, and effective strategies, including: - Recap of the 5 Pillars of a Hybrid AI Strategy to support effective deployments - Addressing common challenges of deploying ML models to production - Leveraging model versioning, testing, and validation for reliability - Automating ML workflows and pipelines to improve efficiency - Monitoring ML performance to mitigate model drift and data quality issues - Gaining practical insights from real-world case studies on successful MLOps implementations Who Should Attend: - Data scientists and ML engineers - DevOps and IT professionals - Business stakeholders and AI leaders - Anyone eager to elevate the efficiency and dependability of ML deployment processes

Hora

05:00 - 06:00 hs GMT+1

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Red Hat APAC
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