Verkürzen Sie die Amortisierungszeit für Data Science-Projekte und Cloud Data Lakes/Warehouses

Unternehmen und Branchen werden durch künstliche Intelligenz und Machine Learning transformiert. Doch ohne solides Data Management schaffen die meisten KI- und ML-Projekte es erst gar nicht bis in die Produktionsumgebung – ganz zu schweigen von der Umsetzung des anvisierten Mehrwerts.

 

Damit KI- und ML-Initiativen erfolgreich sind, müssen Unternehmen Best Practices für MLOps nutzen. Laden Sie unser White Paper herunter, um zu sehen, wie MLOps als Framework dient, um die Erstellung, Umsetzung und das Monitoring von Modellen zu unterstützen. Erfahren Sie mehr über folgende Themen:

  • Warum die Operationalisierung von Daten-Pipelines so wichtig ist
  • Wie Sie jede Phase eines KI-/ML-Projekts erfolgreich abschließen können
  • Der Ablauf eines MLOps-Projekts in fünf Schritten

 

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