Diese Übung ist Teil des Kurses
Zunächst lernst du die wichtigsten Funktionen von MLOps kennen. Du wirst den Lebenszyklus des maschinellen Lernens, seine Phasen und die mit den MLOps-Prozessen verbundenen Rollen kennenlernen.
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.
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.
Schließlich erfährst du, wie du maschinelles Lernen in der Produktion aufrechterhalten kannst, mit Konzepten wie statistischer und rechnerischer Überwachung, Umschulung, verschiedenen Reifegraden von MLOps und Tools, die innerhalb des Lebenszyklus von maschinellem Lernen eingesetzt werden können, um Prozesse zu vereinfachen.
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