Quando usare AutoML rispetto a notebook custom?

AutoML accelera baseline e casi standard; notebook custom sono preferibili per feature engineering complesso, metodi avanzati o vincoli specifici.

Come pubblico un modello in produzione?

Registra il modello, crea un Environment, definisci un Endpoint (online o batch) e usa pipeline CI/CD per rilasci controllati con canary/blue‑green.

Come monitoro drift e qualità?

Abilita data/target drift detection, logging predizioni, alert su metriche (latency/accuracy), e retraining programmato.

Azure Machine Learning

Studio, AutoML, registri modelli, endpoints, pipelines e MLOps per portare l'AI in produzione.

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Capacità chiave

Azure ML Studio & Designer

Ambiente no‑code/low‑code e authoring visuale per esperimenti riproducibili.

AutoML

Ricerca automatica di modelli/iperparametri; baseline rapida e selezione algoritmica.

Registry & Feature store

Versionamento di modelli, dataset e feature per riuso e tracciabilità.

Pipelines & orchestrazione

Step modulari (preprocess, train, validate, deploy) orchestrati on‑prem/cloud.

Deployment & Endpoints

Servizi online (real‑time) o batch su CPU/GPU, autoscaling e gestione revisioni.

MLOps & governance

CI/CD, controlli qualità, approvazioni, lineage, sicurezza e compliance.

Responsible AI & monitoring

Explainability, fairness, drift detection e alerting su metriche e costi.

Integrazione di riferimento

Workflow tipico

# 1) Registrazione dataset
# 2) Esperimento/AutoML
# 3) Registrazione modello
# 4) Creazione Environment (conda/docker)
# 5) Endpoint (online/batch) e test
# 6) CI/CD con approvazioni

Architettura

Data Lake + Feature Store → Training su Compute/AKS → Registry → Endpoint (AKS/ACI/Batch) con monitoraggio.

Confronto rapido

Componente	Quando usarlo	Output
Studio/Designer	No‑code, PoC, team business	Pipeline/esperimenti ripetibili
AutoML	Baseline veloce e casi standard	Miglior modello + metriche
Registry	Riutilizzo e tracciabilità	Versioni di modelli/dataset
Endpoints	Servire predizioni	REST/Batch + scalabilità
MLOps	Produzione a scala	CI/CD, policy, audit

Best practice

Dati & feature

Versiona dataset/feature, definisci schemi, valida qualità e gestisci drift.

Scalabilità

Usa profiling, autoscaling e request batching; separa risorse di train/serving.

Security

Identità gestite, reti private, key‑vault, policy di accesso least‑privilege.

Prossimi passi

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FAQ

Meglio endpoint online o batch?

Online per bassa latenza; batch per volumi elevati e processi notturni. Spesso coesistono.

Come gestire i costi di training?

Spot/low‑priority, early stopping, riduzione iperparametri e profiling; archivia run non essenziali.

Come rispettare compliance?

Data locality, encryption at rest/in transit, access logging, approvazioni e explainability per modelli critici.