Whitepaper: Machine Learning Operations (MLOps)

MLOPs als Erfolgsfaktor für KI-Systeme

In unserem Whitepaper erfahren Sie, wie die richtige Umsetzung von MLOps Ihnen hilft, KI-Systeme erfolgreich zu entwickeln, zu implementieren und gewinnbringend einzusetzen. Dabei erhöht MLOps nicht nur die Erfolgschancen für angestoßene KI-Initiativen, sondern stellt auch den Nutzen erfolgreich entwickelter Systeme im Betrieb sicher.

Viele Unternehmen scheitern dabei Künstliche Intelligenz (KI) gewinnbringend für sich einzusetzen. Technische Eigenheiten und neuartige Risiken erschweren den Entwicklungsprozess und sorgen dafür, dass viele KI-Initiativen bereits in einer Frühphase verworfen werden. Doch selbst wenn die Entwicklung erfolgreich abgeschlossen wird, bringen viele Modelle in der Anwendung nicht den erwünschten Nutzen.

MLOps beschreibt an dieser Stelle einen Rahmen und zugehöriger Best Practices, indem es den KI-Lebenszyklus mit den aus der Softwarentwicklung stammenden DevOps Praktiken vereint. Die Implementierung reifer MLOps Strukturen ermöglicht es Unternehmen, die Erfolgsquote angestoßener KI-Projekte zu erhöhen und den Nutzen in der Anwendung sicherzustellen – egal ob für interne Prozesse oder in Produkten.

In unserem Whitepaper veranschaulichen wir,

welche Aspekte MLOps umschließt,
wie eine Implementierung reifer MLOps Strukturen mittels vier Phasen stattfindet,
welche Hürden typischerweise aufkommen und wie diese adressiert werden können, und
warum Governance, Risk und Compliance Aspekte unabdingbar für MLOps sind und wie diese berücksichtigt werden.

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