MLOps
MLOps beschreibt Praktiken, Prozesse und Werkzeuge zur operationalisierten Bereitstellung, Überwachung und Governance von Machine-Learning-Modellen im produktiven Einsatz. Es verbindet Software-Engineering, Data-Engineering und DevOps-Prinzipien, um Reproduzierbarkeit, Automatisierung und kontinuierliche Verbesserung zu ermöglichen. Fokus liegt auf End-to-End-Pipelines, kontinuierlichem Monitoring und robustem Lebenszyklus-Management.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
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Basisdaten
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Strukturelle Einordnung
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Beziehungen
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