Angesichts des Booms von ML-Anwendungen und KI ist klar, dass die Entwicklung eines genauen Modells nur ein Teil des Puzzles ist. Um ein erfolgreiches Machine Learning-gesteuertes Produkt zu erstellen, müssen MLops-Verfahren und eine Infrastruktur zum Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von ML-Modellen in der Produktion geschaffen werden. Einige wichtige Themen sind:
- MLops-Werkzeuge
- Modelldrift und Überwachung
- Nahtlose Umschulung und Modellversionierung
- Datenversionierung und Speicherung von Artefakten.
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