The State of Data Science and Machine Learning - Enterprise Strategy Group

«Diverse sfide impediscono alle organizzazioni di integrare con successo i modelli di apprendimento automatico (machine learning, ML) nel ciclo di di sviluppo del loro software. Colmare il divario tra le diverse competenze, gestire insiemi di dati complessi e di grandi dimensioni, gestire hardware specializzato e garantire la disponibilità, la scalabilità e la sicurezza in produzione ritardano, complessivamente, il time to value e causano colli di bottiglia organizzativi.

A causa del crescente interesse e della complessità dei progetti di apprendimento automatico, le organizzazioni hanno bisogno di migliorare l'agilità, l'efficienza e le prestazioni, riducendo i rischi attraverso una governance adeguata. Le organizzazioni riconoscono di aver bisogno di chiare strategie di data science e di apprendimento automatico. Nell'ambito di queste strategie, gli MLOp possono fornire un approccio strutturato e standardizzato allo sviluppo, alla distribuzione e alla manutenzione dei modelli ML in produzione, generando maggior valore. Per approfondire queste tendenze, l'Enterprise Strategy Group (ESG) di TechTarget ha intervistato 366 professionisti di organizzazioni del Nord America (Stati Uniti e Canada) coinvolti nelle tecnologie e nei processi di data science e machine learning, e con responsabilità sulle selte strategiche, sulla valutazione, sull'acquisto, costruzione e gestione di queste tecnologie.»

Puoi scaricare il report "The State of Data Science and Machine Learning" 2023 qui: https://www.knime.com/webinar-the-state-of-data-science-and-machine-learning-in-2023

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