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Der Proof of Concept ist erfolgreich, das Management ist angetan – und hat große Erwartungen. Aber wie bekommen Sie das Modell erfolgreich in die Produktion und wie überwachen sie seinen Betrieb? Unser Thementag macht Sie bereit dafür.
Unsere Machine-Learning-Profis zeigen Ihnen am 9. November anschaulich und praxisorientiert, welche Tools und Konzepte Sie nutzen sollten, damit Ihr ML-Modell nicht nur theoretisch gut funktioniert, sondern auch den Schritt in den unternehmenskritischen Einsatz schafft … und dauerhaft zuverlässig arbeitet.
Werden Sie zum MLOps-Champion in Ihrem Team.
Unser Online-Thementag hilft Ihnen, die häufigsten Fragen zu beantworten:
Und wer sich bisher erst wenig mit MLOps beschäftigt hat, kann sich drei Tage vorher, am 6. November, in unserem MLOps-Online-Workshop perfekt auf den Thementag vorbereiten.
Melanie B. Sigl
Prodato
Matthias Niehoff
codecentric
Katharina Eggensperger
Universität Tübingen
Marius Lindauer
Universität Hannover
Hauke Brammer
DeepUp
Arthur Varkentin
Novatec
Zarah Weiss
Thomas Stadelmann
deepset
09:00 - 09:15
Begrüßung
09:15 - 10:00
CI/CD für Machine Learning
Melanie B. Sigl Prodato
10:15 - 11:00
Datenmanagement mit dbt
Matthias Niehoff codecentric
11:15 - 12:00
Hyperparameter optimieren mit AutoML
Katharina Eggensperger & Marius Lindauer Universität Tübingen, Universität Hannover
12:15 - 13:15
Mittagspause
13:15 - 14:00
Model Tracking: MLflow abseits der Pfade
Arthur Varkentin & Zarah Weiss Novatec
14:15 - 15:00
Model Serving: ML-Modelle mit Kubernetes deployen
Hauke Brammer DeepUp
15:15 - 15:30
Pause
15:30 - 16:15
MLOps Security
Mirko Ross asvin
16:30 - 17:15
ML Lifecycle Management am Beispiel einer NLP-Anwendung
Thomas Stadelmann deepset
09:00 - 16:00
MLOps – Überblick, Methoden und Technologien
Tim Sabsch & Anke Koke & Nils Uhrberg codecentric
Schritt für Schritt zur Erklärbaren KI
Kilian Kluge Inlinity
So lernen Sie mit unseren Online-Thementagen:
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