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Mit dem Boom von ML-Anwendungen und KI ist klar geworden, dass die Entwicklung eines präzisen Modells nur ein Teil des Puzzles ist. Um erfolgreich ein von Machine Learning getriebenes Produkt zu entwickeln, müssen MLOps-Praktiken und -Infrastrukturen aufgebaut werden, um ML-Modelle in der Produktion zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. Zu den wichtigsten Themen zählen:

  • MLOps-Tools
  • Modell-Drift und Überwachung
  • Nahtloses Retraining und Modell-Versionierung
  • Daten-Versionierung sowie gespeicherte Artefakte.


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