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#21: Machine Learning Operations (MLOps)
Software in Form eines Machine Learning Modells bringt zusätzliche Komplexität mit sich, denn die Algorithmen sind nicht deterministisch, sondern stochastischer Natur. Das bedeutet es braucht Expert*innen,
die bei der Entwicklung des Modells beteiligt waren, um es produktiv zu bringen. Wir sprechen über die Anforderungen an MLOps auf dem Weg in die Produktivumgebung: Monitoring, CI/CD, Reusability und Modellentwicklung.
Links:
- MLOps: Market Map & Thesis by Rachit Kansal https://medium.com/@rachit.kansal.19/mlops-market-map-thesis-f5e403780953
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By INWT Statistics GmbHSoftware in Form eines Machine Learning Modells bringt zusätzliche Komplexität mit sich, denn die Algorithmen sind nicht deterministisch, sondern stochastischer Natur. Das bedeutet es braucht Expert*innen,
die bei der Entwicklung des Modells beteiligt waren, um es produktiv zu bringen. Wir sprechen über die Anforderungen an MLOps auf dem Weg in die Produktivumgebung: Monitoring, CI/CD, Reusability und Modellentwicklung.
Links:
- MLOps: Market Map & Thesis by Rachit Kansal https://medium.com/@rachit.kansal.19/mlops-market-map-thesis-f5e403780953
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