<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Continuous Integration on Blog Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/it/tags/continuous-integration/</link><description>Recent content in Continuous Integration on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>it</language><atom:link href="https://blog.formize.com/it/tags/continuous-integration/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Governance Continua dei Dati nei Pipeline MLOps con Formize</title><link>https://blog.formize.com/it/continuous-data-governance-in-mlops/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/it/continuous-data-governance-in-mlops/</guid><description>&lt;h1 id="governance-continua-dei-dati-nei-pipeline-mlops-con-formize">Governance Continua dei Dati nei Pipeline MLOps con Formize&lt;/h1>
&lt;p>Le aziende che distribuiscono modelli di machine‑learning su larga scala si trovano di fronte a un paradosso: più veloce è il ciclo di iterazione, più difficile diventa garantire che i dati usati per addestramento, validazione e inferenza rispettino le politiche interne e le normative esterne. Gli approcci tradizionali di data‑governance—audit manuali, report periodici e mappe statiche della lineage—non riescono a tenere il passo con la velocità dei moderni workflow MLOps.&lt;/p></description></item></channel></rss>