
MLOps - Kernkonzepte im Überblick
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Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
- Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
- Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
- Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren St...
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Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
- Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
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