Il quantum computing rappresenta il futuro della tecnologia e chi ne prenderà il controllo avrà vantaggi economici e tecnologici per il prossimo mezzo secolo. Gli Stati Uniti stanno perdendo terreno in questa corsa e devono accelerare i loro sforzi.
Sai cosa? Sono d'accordo. Non perché il calcolo quantistico sia una minaccia imminente alla sicurezza nazionale, ma perché rappresenta il futuro. Il paese che prenderà il comando nei sistemi di informazione quantistica avrà vantaggi tecnologici ed economici sul resto del mondo per il prossimo mezzo secolo. Ho già espresso le mie preoccupazioni sul fatto che gli Stati Uniti stiano perdendo terreno in questa gara.
L'articolo analizzato parla di come Modelops migliori lo sviluppo, il test, il deployment e il monitoraggio dei modelli di machine learning. Alcuni esperti di intelligenza artificiale e machine learning suggeriscono di stabilire pratiche di gestione del rischio all'inizio del processo di sviluppo e data science. Questo perché ogni innovazione e deployment in produzione comporta rischi che necessitano di revisioni e strategie di rimedio.
Modelops è l'equivalente del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) per la gestione dei modelli di machine learning. Questo insieme di pratiche include come i data scientist creano, testano e implementano modelli di machine learning in produzione e come monitorano e migliorano tali modelli per garantire che producano i risultati attesi. La gestione del rischio è una categoria ampia di problemi potenziali e delle relative soluzioni, ma questa analisi si concentra su quelli legati a Modelops e al ciclo di vita del machine learning.
