MLOps (Machine Learning Operations)

Was ist MLOps? 

MLOps ist eine Methodik, die sich auf die Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen konzentriert. Sie verbindet die Prinzipien von DevOps mit den speziellen Anforderungen von Machine Learning, um den gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen – von der Entwicklung über die Bereitstellung bis zur Überwachung – zu automatisieren und zu optimieren. 

Vorteile und Einsatzmöglichkeiten 

MLOps sorgt für eine schnellere Bereitstellung von Modellen, bessere Skalierbarkeit und kontinuierliche Verbesserung der ML-Systeme. Es wird in Branchen wie Finanzdienstleistungen (z. B. für Kreditrisikobewertungen), Gesundheitswesen (z. B. für Diagnosesysteme) und Handel (z. B. für Personalisierung) eingesetzt. Unternehmen, die MLOps implementieren, profitieren von höherer Effizienz und besserer Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und IT-Teams.