English

Introducing MLOps to Facilitate the Development of Machine Learning Models in Agronomy: A Case Study

Ruggeri Dario; Tazza Gabriele; Vidács László: Introducing MLOps to Facilitate the Development of Machine Learning Models in Agronomy: A Case Study.
IEEE ACCESS, 13. pp. 122059-122070. ISSN 2169-3536 (2025)

[thumbnail of Introducing_MLOps_to_Facilitate_the_Development_of_Machine_Learning_Models_in_Agronomy_A_Case_Study.pdf]
Előnézet
 Szöveg
Introducing_MLOps_to_Facilitate_the_Development_of_Machine_Learning_Models_in_Agronomy_A_Case_Study.pdf - Megjelent verzió
Download (1MB) | Előnézet
Szerző azonosítók:
Ruggeri Dario MTMT
Tazza Gabriele MTMT
Vidács László MTMT
Mű típusa: Folyóiratcikk
Folyóirat/kiadvány címe: IEEE ACCESS
Publikáció dátuma: 2025
Kötet: 13
Oldalak: pp. 122059-122070
ISSN: 2169-3536
Kar/Egység: Természettudományi és Informatikai Kar
Intézmény: Szegedi Tudományegyetem (2000-)
Nyelv: angol
MTMT rekordazonosító: 36259839
DOI azonosító: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3586691
Dátum: 2025. Aug. 27. 09:56
Utolsó módosítás: 2025. Aug. 27. 09:56
URI: http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/37466

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet
Repozitóriumi letöltési statisztika

Letöltések

Letöltések havi bontásban az elmúlt egy évben

Bejelentkezés szerkesztőként.
Itt kérhet technikai vagy tartalmi segítséget: publicatio AT ek.szte.hu
Az SZTE Klebelsberg Könyvtár és Levéltár által működtetett SZTE Publicatio Repozitórium megkapta az MTMT Repozitórium Minősítő Bizottságától a "Minősített repozitórium" tanúsítványt.
SZTE Publicatio Repozitórium is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.