MLOps in der Praxis: Von isolierten Prototypen zum stabilen KI-Betrieb
Webinar on demand
Data & Cloud Services
Kosten in der Ingenieursentwicklung mit KI steuern
Viele Unternehmen haben gute Machine-Learning-Prototypen entwickelt – und scheitern trotzdem im Produktivbetrieb. Der Grund dafür liegt selten in der Qualität der Modelle, sondern in organisatorischen Faktoren wie fehlenden Strukturen, unklaren Verantwortlichkeiten und mangelnder Automatisierung.
Im Webinar on demand zeigen unsere Experten, wie Sie diese versteckten Engpässe mit Machine Learning Operations (MLOps) gezielt auflösen. Konkret erfahren Sie, wie stabile Prozesse, Governance und Automatisierung den Weg von isolierten Prototypen zu einem verlässlichen, wirtschaftlichen KI-Betrieb ebnen.
Im Fokus des Webinars:
- Warum MLOps? Wie MLOps die Brücke zwischen Data Science und stabilen IT-Prozessen schlägt, um KI-Modelle zuverlässig, skalierbar und effizient in den Betrieb zu bringen.
- Reifegrad & GAP-Analyse: Bewertung der bestehenden Infrastruktur, Prozesse und Rollen sowie Identifikation technischer und organisatorischer Lücken im Vergleich zu Best Practices.
- Beispielhafte Roadmap: Vorstellung relevanter Tools, CI/CD und Monitoring-Ansätze sowie Ableitung einer exemplarischen Roadmap mit Quick Wins für einen zukunftssicheren ML-Betrieb.
Nutzen Sie die Gelegenheit und erfahren Sie, wie Sie mit MLOps eine stabile, effiziente und zukunftssichere Umgebung für Ihre KI-Initiativen schaffen. Klingt spannend? Dann schauen Sie sich jetzt das Webinar on demand an:
Mitwirkende am Webinar
Julian Schütt berät unsere Kunden seit über 15 Jahren von der Konzeption bis zur Implementierung smarter Datenarchitekturen. Als Leiter der Business Unit Data & Cloud Services beschäftigt er sich dazu mit dem Einsatz innovativer Technologien, von agilen Cloud-Umgebungen bis zur effizienten Nutzung von Künstlicher Intelligenz.
Dr. Philip Gouverneur ist Senior Data Scientist bei der celver AG. Mit seinem Hintergrundwissen durch eine Promotion in Informatik, mit Schwerpunkt auf Machine Learning und Deep Learning in der Zeitreihenanalyse, fokussiert er sich auf alle Themen rund um Künstliche Intelligenz. Dazu zählen unter anderem Kostenprognosen, Zeitreihen-Forecasting, genAI sowie Explainable AI.
