Als Marktführer im Bereich Cloud-Datenmanagement versteht Informatica die Bedeutung von Machine Learning (ML) in modernen Datenworkflows. Um jedoch das volle Potenzial von ML auszuschöpfen, müssen Organisationen auch MLops akzeptieren - die Praxis, DevOps-Prinzipien auf Machine-Learning-Projekte anzuwenden.
In diesem informativen Vortrag tauchen wir in die Welt von MLops ein und erkunden bewährte Methoden, um ML nahtlos in Ihre Datenmanagementstrategie zu integrieren. Von der Datenerfassung und -vorbereitung über die Modellentwicklung, Bereitstellung und Überwachung diskutieren wir die wichtigsten Herausforderungen und Chancen von MLops und geben praktische Tipps, wie Sie diese bewältigen können.
Erfahren Sie, wie Sie Ihre ML-Workflows optimieren, Bereitstellungspipelines automatisieren, kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) für ML-Modelle implementieren und die Leistung von Modellen in der Produktion optimieren können. Entdecken Sie, wie die innovativen Lösungen von Informatica Ihnen helfen können, die Einführung von MLops in Ihrer Organisation zu beschleunigen, die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und IT-Betrieb zu verbessern und das volle Potenzial von Machine Learning für datengetriebene Entscheidungsfindung freizuschalten.