KI & Maschinelles Lernen
Dieser Cluster bietet eine umfassende Sicht auf die Konzepte, Methoden und Technologien der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Er umfasst grundlegende Prinzipien, Anwendungsfälle und aktuelle Trends in der Branche.
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Deployment & Inferenz
Dieses Segment beschreibt die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen. Dazu gehören Inferenzmechanismen, Schnittstellen, Latenzanforderungen und Skalierungsaspekte. Der Fokus liegt auf der Nutzung von Modellen als Teil von Systemen, nicht auf deren Entwicklung.
Inference
Inference beschreibt das Anwenden eines trainierten Modells auf neue Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es fokussiert auf Latenz, Skalierbarkeit und Ressourcenoptimierung im produktiven Betrieb.
Model Deployment
Konzept und Praxis, trainierte Machine-Learning-Modelle zuverlässig in Produktionsumgebungen bereitzustellen, zu betreiben und zu versionieren.
Model Serving
Konzept und Praktiken zur Bereitstellung trainierter Machine‑Learning‑Modelle für Produktionsanfragen mit Fokus auf Skalierbarkeit, Versionierung und Observability.