Mit DevOps vom Businessproblem zum ML-Task
Das Beste aus beiden Welten
MLOps wendet DevOps-Techniken auf die Entwicklung von ML-Modellen an und erstreckt sich von der Konzeption über den Aufbau und das Deployment bis hin zum Monitoring.
Der Einsatz ML-basierter Software ist ein vielversprechender Ansatz zur Lösung von Businessproblemen. Allerdings erfordert der Weg von der Formulierung eines ML-Task bis hin zum Deployment und Monitoring des trainierten ML-Modells eine Vielzahl von Schritten mit zahlreichen Wechselwirkungen untereinander.
Die Grundidee hinter Machine Learning besteht darin, durch Auswertung von Daten Erkenntnisse über reale Zusammenhänge zu gewinnen. Zur Sammlung, Speicherung und Verarbeitung dieser Daten sind Big-Data-Techniken nötig. Maschinelles Lernen transformiert Geschäftsprobleme in Datenprobleme und formuliert ML-Tasks.
