MLOps – Kernkonzepte im Überblick
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern - Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen - Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld - Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund ...