MLOps von A-Z

In der zwanzigsten Episode unseres Data Science Podcasts nehmen wir
uns die Zeit, um tief in die Welt der Machine Learning Operations
einzutauchen. Dr. René Brunner spricht mit Siegfried Eckstedt von
AIKU über die Herausforderungen, die bei der Umsetzung von MLOps
auftreten können. Siggi stellt dabei klar dass sich bewährte
Architekturen oft branchenübergreifend unverändert einsetzen
lassen. Wir konzentrieren uns auf die einzigartigen Aspekte von
MLOps und zeigen, wie Modelle erfolgreich in produktive Umgebungen
überführt werden können und welchen Benefit man dabei hat wenn man
dabei über den Tellerrand hinausschaut und andere Abteilungen im
Unternehmen mit einbezieht. Dabei spielt auch das Testing eine
große Rolle! Wenn du denkst ein End-to-End Test ist der ultimative
Check, dann hör rein was es mit der Testpyramide auf sich hat.
Außerdem schmunzeln wir mit der Kiss and Kick Me Methode, die einem
letztlich doch hilft, den MLOps-Prozess auf intelligente Weise zu
vereinfachen und gleichzeitig mögliche Stolpersteine zu
identifizieren und zu umgehen. Es ist informativ und spannend
zugleich - lass uns gemeinsam die Welt der Machine Learning
Operations von A bis Z erkunden!