L’observabilitat dels sistemes dotats d’intel·ligència artificial s’ha tornat una peça clau, no sols per a garantir el correcte funcionament i rendiment operatiu d’aquests, sinó per a disposar de reproductibilitat dels experiments i controlar el seu bon funcionament quan aquests impacten al públic general. Aquests sistemes de propòsit especifico, com són les Feature Stores, Model Stores i Evaluation Stores, possibiliten identificar les derives en les dades, comportaments no desitjats o potencials riscos d’aquests sistemes de cara a ser remeiats amb la màxima celeritat.
En aquesta sessió definirem les peces clau per a una observabilitat dels sistemes de IA en un marc de MLOps, la seva funcionalitat i ús en el dia a dia de les organitzacions.
Adreçat a:
- Responsables de les plataformes de dades i de ciència de dades
- Arquitectes de solucions en l’àmbit de l’analítica avançada
- Arquitectes funcionals
- Machine learning engineers
- Data scientists
- Data engineers
