Machine Learning in Production
119,00 €*
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- Einführung
- Daten- und
Experimentmanagement
- Workflow-Orchestrierung
- Ein vollständiger ML-Deployment-Prozess
- Dauer: ca. 240 Min.
Information zum Streaming: Nach Erwerb des Produkts erhalten Sie einen Link zum Stream. Dieser führt Sie auf https://event.heise.de/checkin. Um den Stream zu starten, registrieren Sie sich bitte einmalig mit Ihrer Mailadresse aus der Bestellung. Weitere Daten sind nicht erforderlich.
Die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen ist eine spannende und herausfordernde Aufgabe. Doch nach der Modellentwicklung kommt der nächste komplexe Schritt: Das Ganze soll in Produktion gehen. In diesem Webinar lernen Sie mit Matthias Niehoff, wie Sie den Weg Ihrer Modelle in die Produktion meistern können. Gemeinsam diskutieren Sie verschiedene Herausforderungen wie die Versionierung und das Re-Training der Modelle und erarbeiten mit Werkzeugen wie dvc, mlflow und Airflow mögliche Lösungsansätze.
Zielgruppe und Voraussetzungen:
Python-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht unbedingt
notwendig.
Docker in aktueller Version, optimalerweise mit
Admin-Rechten auf dem Rechner
Referent: Matthias Niehoff, codecentric
Live-Webinar vom 22.04.2021