Wir trauern um Leo Ramírez
In late 2022, I decided to try to use ChatGPT, an AI language processor, to do some of my daily software development work. Now, only a few weeks later, I am convinced AI might soon do most of my current work, at least measured by hours.
MLOps und Model Governance werden oft als separate Prozesse wahrgenommen. Dabei hängt das eine stark mit dem anderen zusammen. In diesem Artikel möchten wir daher die Integration von Model Governance und MLOps vorstellen und die wichtigsten Prinzipien und technischen Komponenten für MLOps und ML Model Governance erklären.
Data Science, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence haben in den letzten Jahren einen wahren Hype ausgelöst und viel Aufmerksamkeit in der Industrie bekommen. Man versucht mit Machine Learning Methoden entweder die Produktivität der Nutzer oder die Interaktivität der Applikation zu steigern. Zahlreiche Data Science Teams verbringen ihre Zeit damit Machine Learning Modelle zu trainieren. Allerdings beobachten wir zwei Arten von Problemen, die in der Praxis entstehen. Entweder schafft es die Mehrheit der ML Modelle nicht in ein Softwareprodukt eingebunden zu werden oder das Model Deployment nimmt zu viel Zeit in Anspruch.
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