Warum Machine Learning ein Team braucht und wie ML Ops dabei hilft

Es ist leichter geworden, Machine Learning einzusetzen. Viele Tutorials und Anleitungen und auch die passende Software gibt es umsonst oder für wenig Geld. Sind Entwickler:innen erfahren, können sie sich schnell in die Materie einarbeiten und Ergebnisse produzieren. Klingt zu gut, um wahr zu sein? Ist es auch. Viele dieser Ansätze schaffen es nicht über den Protoyp-Status hinaus. Für die reine Softwareentwicklung hat sich DevOPs etabliert, also das Zusammendenken von Entwicklung und Betrieb komplexer IT-Systeme. Doch wie hilft ML Ops beim Machine Learning?Link zum Fundstück der Woche.Heute ein Gast aus den eigenen Reihen: Jeffrey Remien Softwarearchitekt bei OPITZ CONSULTING und Machine Learning Enthusiast.OPITZ CONSULTING■■■ Digitale Service ManufakturDisclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.Nina & Frank laden sich Gäste ein und sprechen mit ihnen über aktuelle Entwicklungen im Umfeld der Künstlichen Intelligenz.