Data Science: per AI e ML servono integrazione e interoperabilità

Data Science: per AI e ML servono integrazione e interoperabilità

A livello enterprise, valorizzare realmente i modelli d’intelligenza artificiale e machine learning significa implementare piattaforme di data science unificanti: soluzioni in grado, quindi, di supportare non solo la grande varietà di tool utilizzati dagli specialisti, ma anche di accelerare la transizione degli algoritmi dalla fase di sviluppo all’ambiente di produzione, e consentire con flessibilità il loro deployment in ambienti multi cloud e ibridi in rapporto alle esigenze.

Scopri di più nell’articolo di Giorgio Fusari per zerounoweb.it