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MLOps mit TensorFlow

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DevOps ist im Bereich der klassischen Softwareentwicklung längst zum Standard geworden. Man denkt bei der Entwicklung der Software gleich die Produktion mit und sieht die Entwicklung eher als einen Zyklus als eine Einbahnstraße. Im Bereich von Machine Learning ist das auch wünschenswert, und die Bestrebungen werden unter dem Term MLOps zusammengefasst. Allerdings gibt es hier ganz andere Herausforderungen, die auch andere Lösungsansätze erfordern. In diesem eher technischen als methodischen Talk entwickeln wir live und ohne Folien zusammen ein TensorFlow-Modell anhand bestimmter Anforderungen. Dieses bringen wir dann in Produktion, nutzen es zur Vorhersage und monitoren es. Dabei sehen wir, was bei einem Machine-Learning-Modell alles schiefgehen kann. Von da an geht es in weitere Iteration.

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