📢 Call for Papers: Workshop su MLOps – Bridging the Gap Between Models and Production.

Negli ultimi anni, l’integrazione dei modelli di machine learning e deep learning nelle applicazioni reali ha messo in luce sfide operative significative nella costruzione, distribuzione, monitoraggio e manutenzione dei modelli.

🔍 MLOps si è affermato come approccio chiave per affrontare queste sfide, con l’obiettivo di automatizzare, rendere scalabili e riproducibili i flussi di lavoro ML.

Dal 25 al 30 ottobre 2025 si terrà a Bologna MLOps25 il primo ECAI Workshop su MLOps di cui la Fondazione DARE sarà partner istituzionale con un focus sul tema dell’intelligenza artificiale per la Sanità.

📚Invitiamo ricercatori, professionisti e team a inviare contributi sui seguenti temi (e oltre):
– MLOps frameworks
– ML systems lifecycle management
– ML pipelines orchestration
– Practices to ensure ML model reproducibility, traceability, and explainability
– Continuous integration/continuous delivery (CI/CD) practices for ML models
– ML model monitoring and observability
– Application of MLOps principles to large language models (LLMOps)
– ML-specific architecture design and patterns
– Experience reports on real-world MLOps applications
– Challenges in applying MLOps to specific domains (e.g., healthcare and finance)
– Ethics and Accountability in MLOps
– AutoML applications in MLOps
– Collaboration and team dynamics in MLOps
– Regulatory and policy aspects of MLOps
– MLOps strategies for Green AI
– Security and data privacy in MLOps

📅 Scadenza per l’invio dei paper:
Martedì 20 maggio 2025

Gli elaborati devono rispettare lo stile CEURART richiesto dagli Atti del Workshop CEUR. Gli autori possono utilizzare i modelli LaTeX, Word (DOCX) o LibreOffice (ODT) disponibili qui https://lnkd.in/gNP8n2MR.

Un modello Overleaf è disponibile anche qui https://lnkd.in/eMDfPTAs

Si prega di utilizzare la versione a 1 colonna e di assicurarsi di utilizzare il font Libertinus come specificato nei modelli.

Tutti gli elaborati devono essere inviati in modalità “double blind” (i nomi degli autori devono essere omessi dall’invio) e caricati tramite the EasyChair submission site: https://lnkd.in/eDBfBM-Z

Ogni elaborato riceverà almeno due valutazioni dalla commissione del programma.

Link evento: https://collab.di.uniba.it/mlops/

Attendiamo di leggere i vostri contributi e di partecipare alle stimolanti discussioni sulle MLOps che si terranno durante il workshop per costruire le basi per un’operatività ML sempre più robusta ed efficiente.

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