<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Machine Learning on Romano Roth</title><link>https://romanoroth.com/de/tags/machine-learning/</link><description>Recent content in Machine Learning on Romano Roth</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>de</language><copyright>Romano Roth</copyright><lastBuildDate>Mon, 05 Aug 2024 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://romanoroth.com/de/tags/machine-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Die Kraft von KI entfesseln: Ein Deep Dive in MLOps, Machine Learning und KI-Plattformen</title><link>https://romanoroth.com/de/blogs/die-kraft-von-ki-entfesseln-ein-deep-dive-in-mlops/</link><pubDate>Mon, 05 Aug 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://romanoroth.com/de/blogs/die-kraft-von-ki-entfesseln-ein-deep-dive-in-mlops/</guid><description>&lt;p>Haben Sie sich jemals gefragt, wie Unternehmen diese beeindruckenden KI-Anwendungen bauen und zuverlässig in Produktion betreiben? In diesem Video tauche ich tief in MLOps ein, die Disziplin, die es ermöglicht, Machine-Learning-Lösungen auf Unternehmensebene kontinuierlich zu entwickeln, bereitzustellen und zu verbessern.&lt;/p></description></item><item><title>MLOps: Von ML-Prototypen zur Produktion durch plattformbasierte Operationalisierung</title><link>https://romanoroth.com/de/speaking/mlops-from-prototypes-to-production/</link><pubDate>Mon, 22 Jul 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://romanoroth.com/de/speaking/mlops-from-prototypes-to-production/</guid><description>&lt;p>Viele Organisationen bauen Machine-Learning-Prototypen, die es nie in die Produktion schaffen. MLOps liefert die Praktiken, Kultur und Architektur, um diese Lücke zu schliessen.&lt;/p>

&lt;h2 class="relative group">Worum es geht
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&lt;p>Diese Präsentation zeigt, wie MLOps Organisationen hilft, Machine Learning von isolierten Prototypen in zuverlässige Produktionssysteme zu überführen. MLOps ist mehr als ein technisches Setup: Es ist eine Denkweise, Kultur und Sammlung von Praktiken, die Entwicklung und Betrieb über den gesamten ML-Lebenszyklus vereinen, einschliesslich Experimentierung, Training, Deployment, Serving, Monitoring und Retraining.&lt;/p></description></item></channel></rss>