Konzept#ML#DevOps
Machine Learning Operations (MLOps)
Machine Learning Operations (MLOps) beschreibt Praktiken zur Verbindung von Modellentwicklung, Bereitstellung und Betrieb. Es vereint Datenengineering, CI/CD, Monitoring und Governance, um Modelle produktiv, reproduzierbar und skalierbar zu betreiben. Es adressiert organisatorische Prozesse und technische Infrastruktur.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext
Organisationsebenei
Unternehmen
Organisationsreifei
Fortgeschritten
Auswirkungi
Organisatorisch
Entscheidung
Entscheidungstypi
Organisation
Value Streami
Iteration
Einschätzung
Komplexitäti
Hoch
Reifegradi
Aufstrebend
Cognitive Loadi
Hoch
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
Direkt verbundene Content-Elemente.
Abhängigkeit · Hängt ab von
(1)