Blog & Articles by Dr. Larysa Visengeriyeva

Blog Post

How to bootstrap a tech conference with a 100% women+ speaker lineup

A tech conference focused on data and AI in the midst of a hype around machine learning, and LLMs in particular. Fair enough. But what we had in mind when planning the first edition of the Women+ in Data and AI summer festival in 2023 went beyond the latest trends in data engineering, machine learning, data science, and MLOps. We wanted to celebrate the excellence of women+ in the field. And to take it a step further, we wanted to provide our speakers and attendees with a safe and supportive environment - not only for learning, but also for networking and personal growth. Did we succeed?

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MLOps and Model Governance

MLOps and model governance are often viewed as separate processes. And yet they rely heavily on one another. In this article we therefore propose the integration of these frameworks and explain the most important principles and technical components of MLOps and ML model governance.

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Innovation on steroids - Teil 2

Mit DDD und ML Design Canvas Use Cases für Machine Learning identifizieren

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Innovation on steroids - Teil 1

Immer mehr Firmen setzen auf die Innovationskraft von Machine Learning und KI. Aber nicht jedes Problem lässt sich mit dem Einsatz von ML-Technologien lösen. Wie also kann man geeignete ML Use Cases identifizieren?

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MLOps: You train it, you run it!

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.