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MLOps: DevOps für Machine Learning

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In den letzten Jahren haben wir eine wesentliche Erkenntnis im Bereich der Softwareentwicklung gewonnen: DevOps ist nicht länger ein "nice to have", es ist absolut notwendig. Eine schnelle Abfolge von Continuous Integration, Continuous Delivery und Continuous Deployment liefert unseren Kunden Mehrwert. Das Liefern von Mehrwert und das Lösen von Problemen ist auch das Ziel jedes Machine Learning Models. Aber das Modell zu bauen und zu trainieren ist der einfache Teil. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, ein Machine-Learning-System in die Produktion zu heben und auch dort zu betreiben. Ihr werdet diesen Vortrag mit einem Verständnis dafür verlassen, wie wir die Erkenntnisse aus dem "traditionellen" Software-Engineering in einer datenwissenschaftlichen Umgebung anwenden können. Außerdem lernt ihr, wie wir unser Modell, unsere Daten und all die anderen beweglichen Teile unseres ML-Systems versionieren, testen und überwachen können. Wir werden über verschiedene Reifegrade von MLOps sprechen, über das Gesamtbild von Pipeline-Architekturen und darüber, warum wir Jupyter Notebooks nicht in der Produktion einsetzen wollen. Außerdem werden wir uns mit den möglichen Tools für die verschiedenen Teile unseres ML-Systems und den größten Irrtümern über maschinelles Lernen in der Produktion befassen.

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