Artwork

Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.
Player FM - Aplicativo de podcast
Fique off-line com o app Player FM !

Live from TWIMLcon! You're not Facebook. Architecting MLOps for B2B Use Cases with Jacopo Tagliabue - #596

49:42
 
Compartilhar
 

Manage episode 345128494 series 2355587
Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.

Much of the way we talk and think about MLOps comes from the perspective of large consumer internet companies like Facebook or Google. If you work at a FAANG company, these approaches might work well for you. But what about if you work at one of the many small, B2B companies that stand to benefit through the use of machine learning? How should you be thinking about MLOps and the ML lifecycle in that case? In this live podcast interview from TWIMLcon: AI Platforms 2022, Sam Charrington explores these questions with Jacopo Tagliabue, whose perspectives and contributions on scaling down MLOps have served to make the field more accessible and relevant to a wider array of practitioners.

  continue reading

702 episódios

Artwork
iconCompartilhar
 
Manage episode 345128494 series 2355587
Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.

Much of the way we talk and think about MLOps comes from the perspective of large consumer internet companies like Facebook or Google. If you work at a FAANG company, these approaches might work well for you. But what about if you work at one of the many small, B2B companies that stand to benefit through the use of machine learning? How should you be thinking about MLOps and the ML lifecycle in that case? In this live podcast interview from TWIMLcon: AI Platforms 2022, Sam Charrington explores these questions with Jacopo Tagliabue, whose perspectives and contributions on scaling down MLOps have served to make the field more accessible and relevant to a wider array of practitioners.

  continue reading

702 episódios

Todos os episódios

×
 
Loading …

Bem vindo ao Player FM!

O Player FM procura na web por podcasts de alta qualidade para você curtir agora mesmo. É o melhor app de podcast e funciona no Android, iPhone e web. Inscreva-se para sincronizar as assinaturas entre os dispositivos.

 

Guia rápido de referências