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In großen Unternehmen nimmt der Einsatz von Machine Learning (ML) zu, aber viele Unternehmen haben immer noch Schwierigkeiten, ihre ML-Workloads effektiv zu verwalten und zu pflegen. In dieser Workshop-Reihe zeigen Data Reply und Seldon, wie man ML-Workflows verwaltet und so aufbaut, dass sie einfach zu warten sind.
Gemeinsam helfen Data Reply und Seldon bei der Formulierung eines umfassenden MLOps-Plans mit zugehörigem Technologie-Stack, Architekturvorschlägen und Entwicklungsmeilensteinen, um Ihre individuellen MLOps-Anforderungen zu erfüllen.
Einblicke in die Best Practices der Branche
Maßgeschneiderte Architektur- und Technologieempfehlungen
Empfehlungen für die nächsten Schritte, um effektive, wartbare und automatisierte ML-Workflows zu erreichen
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Seldon beschleunigt das Deployment, das Management und die Erläuterung von Machine-Learning-Modellen. Seldon überbrückt die Lücke zwischen Data Science- und DevOps-Teams, um Modelle schneller und mit höherer Genauigkeit auf den Markt zu bringen. Seldon hat bereits dazu beigetragen, mehr als 1,7 Millionen ML-Modelle für Hunderte von Unternehmen in Einsatz zu bringen, darunter Capital One, Johnson & Johnson und AstraZeneca. Die Nutzer berichten von Produktivitätssteigerungen von bis zu 92 %, wodurch sie bei ihren Machine-Learning-Projekten zweistellige Millionenbeträge einsparen.
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Data Reply unterstützt als Teil der Reply Gruppe Kunden darin, datengetrieben zu arbeiten. Data Reply ist in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen tätig und arbeitet intensiv mit Kunden zusammen, damit diese durch die effektive Nutzung von Daten aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Hierfür konzentriert sich Data Reply auf die Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen, Machine-Learning-Lösungen und Streaming-Anwendungen – automatisiert, effizient und skalierbar – ohne Abstriche in der IT-Security zu machen.