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  3. MLOps Konzepte
  • 1

    Einführung in MLOps

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    Zunächst lernst du die wichtigsten Funktionen von MLOps kennen. Du wirst den Lebenszyklus des maschinellen Lernens, seine Phasen und die mit MLOps-Prozessen verbundenen Rollen kennenlernen.

  • 2

    Design und Entwicklung

    Als Nächstes erfährst du etwas über die Entwurfs- und Entwicklungsphase im Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Du wirst dich mit der Schätzung des Mehrwerts, der Datenqualität, den Feature Stores und der Verfolgung von Experimenten beschäftigen.

  • 3

    Einsatz von Machine Learning in der Produktion

    In diesem Kapitel beschäftigst du dich mit den Konzepten, die für den Einsatz von maschinellem Lernen in der Produktion relevant sind, wie Laufzeitumgebungen, Containerisierung, CI/CD Pipelines und Einsatzstrategien.

  • 4

    Maschinelles Lernen in der Produktion aufrechterhalten

    Schließlich erfährst du, wie du maschinelles Lernen in der Produktion aufrechterhalten kannst, mit Konzepten wie statistischer und rechnerischer Überwachung, Umschulung, verschiedenen Reifegraden MLOps und Tools, die im Lebenszyklus des maschinellen Lernens eingesetzt werden können, um Prozesse zu vereinfachen.

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