Vollautomatisiertes MLOps

In der Welt des Machine Learning braucht es für ein erfolgreiches ML-System weit mehr als nur ein genaues Modell. Es geht darum, den gesamten Lebenszyklus des ML-Systems zu managen – vom Verständnis des Geschäfts- und Datenkontexts über das Systemdesign bis zur Bereitstellung in der Produktion.

In dieser Übung kannst du dein Wissen zum MLOps-Lebenszyklus testen, indem du die Phasen identifizierst, die den Prozess des Aufbaus und der Bereitstellung eines ML-Systems am besten beschreiben. Am Ende der Übung solltest du besser verstehen, welche Phasen zum MLOps-Lebenszyklus gehören und wie sie zusammenhängen.

Wähle die Antwort aus, die die Phasen des MLOps-Lebenszyklus am genauesten beschreibt.