AI Use Cases
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Jedes Machine Learning Modell kann seinen Wert erst dann zeigen, wenn es produktiv genutzt wird. Wir unterstützen Sie bei der Produktivsetzung mit unserer Expertise und langjährigen Erfahrung – vom ersten Architekturkonzept bis zur konkreten Umsetzung in Ihrer Systemlandschaft.
Jedes Machine Learning Modell kann seinen Wert erst dann zeigen, wenn es produktiv genutzt wird. Wir unterstützen Sie bei der Produktivsetzung mit unserer Expertise und langjährigen Erfahrung – vom ersten Architekturkonzept bis zur konkreten Umsetzung in Ihrer Systemlandschaft.
KI, Data Science und Advanced Analytics treiben die Digitalisierung voran, doch ihre Umsetzung birgt Herausforderungen. Ohne hochwertige Daten und eine robuste Infrastruktur können selbst die besten Modelle ihr Potenzial nicht entfalten. Hier setzen Data Engineering und ML Ops an, die gemeinsam die Grundlage für datengetriebene Lösungen bilden.
Data Engineering sorgt für die Sammlung, Verarbeitung und Bereitstellung von Daten. Mit Technologien wie Apache Kafka, Airflow, Spark und Snowflake werden Datenpipelines entwickelt, die Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit oder im Batch-Modus integrieren und transformieren. Diese Daten sind die Basis für präzise Analysen und leistungsstarke Machine Learning-Modelle.
ML Ops geht einen Schritt weiter, indem es sicherstellt, dass KI- und Machine Learning-Modelle nahtlos in Produktionsumgebungen integriert, kontinuierlich überwacht und optimiert werden. Tools wie MLflow, Kubeflow oder TensorFlow Extended (TFX) unterstützen dabei die Automatisierung und Skalierung des Modellebenszyklus. Durch die Verbindung von Data Engineering und ML Ops schaffen Unternehmen nicht nur robuste Datenlösungen, sondern auch nachhaltige KI-Anwendungen, die flexibel und zukunftssicher sind.
Einrichtung und Betrieb einer Machine Learning Plattform.
Einheitliche, skalierbare Plattform – Eine einheitliche, skalierbare Plattform ist Kern jedes Projekts, sei es in der Cloud oder on premise. Dies entlastet die Data Science-Teams, vereinfacht Betrieb und Wartung und stellt sicher, dass immer genau die benötigten Resourcen für effektive Machine Learning Operations zur Verfügung stehen.
CI/CD-Pipeline – CI/CD-Pipelines stellen eine reproduzierbare, stabile Umgebung sicher, vereinfachen die Produktivsetzung und vermeiden Bedienfehler. Gerade für Machine Learning Modelle mit ihren typischerweise vielfältigen Abhängigkeiten bietet eine gut durchdachte CI/CD-Pipeline erheblichen Mehrwert.
Modellüberwachung – Machine Learning-Modelle in der Produktion müssen permanent überwacht werden. Nur so lässt sich erkennen, wie gut ein Modell tatsächlich ist und wann eine Überarbeitung oder Re-Training notwendig wird.
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