Effiziente Machine Learning Operations
Erhöhen Sie nachhaltig die Leistung und Stabilität Ihrer ML-Systeme. Mit MLOps steigern Sie die Effizienz Ihres Teams und vereinfachen die Datenverwaltung.
- Mehr Effizienz durch Standardisierung
- Leicht skalierbare Lösungen
- Höchste Compliance-Standards
- Schnelle Markteinführung
MLOps: Ein Muss im Datenzeitalter
In der heutigen datengesteuerten Welt sind Machine Learning Operations (MLOps) entscheidend. Als Schlüssel für den zielgerichteten Einsatz von Ressourcen mindern sie Risiken. Jedoch treten auch häufig diese Herausforderungen auf:
Schreiben Sie Innovation groß mit MLOps
Automatisieren Sie repetitive Prozessen und reduzieren Sie maßgeblich die manuelle Arbeit, damit Ihr Team sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren kann.
Durch die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) gewährleisten wir eine ständige Überprüfung und Verbesserung Ihrer Modelle. Auf diese Weise erreichen diese schneller Spitzenleistungen.
Ein standardisierter Rahmen für die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen schafft konsistente, überzeugende Ergebnisse.
MLOps beschleunigt den Prozess von der Modellentwicklung bis zur Produktion erheblich. Dadurch können Sie schneller auf Marktveränderungen reagieren und einen Wettbewerbsvorsprung erlangen.
Stellen Sie die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien durch automatisierte Überwachung und Protokollierung sicher. MLOps ermöglicht lückenlose Compliance nach höchsten Standards.
Die Langlebigkeit gewährleistet, dass Sie auch in Zukunft noch von Ihren ML-Modellen profitieren. Dabei wird die Zuverlässigkeit durch die kontinuierliche Überwachung und Wartung im Betrieb gesichert.
Vom Konzept zum erfolgreichen ML-Projekt
1.
Gemeinsam besprechen wir die wichtigsten KI- und Data Science-Anwendungsfälle mit dem größten Impact.
2.
Wir setzen den ersten Use-Case als Minimum Viable Product (MVP) um – und Sie sehen erste Ergebnisse in Aktion.
3.
Wir erweitern Ihre Modelle um verschiedene Use-Cases und übergeben diese an Ihr internes Team zur Weiterentwicklung.
Über ein Jahrzehnt der KI-Entwicklung für Ihren Erfolg
Basierend auf unserer umfangreichen Beratungserfahrung kennen wir die Herausforderungen, die bei der erfolgreichen Skalierung von Data Science-Projekten zu bewältigen sind.
10+
Jahre Erfahrung in der Umsetzung anspruchsvoller Machine Learning Projekte – vom Start-up bis zum DAX Konzern.
100+
erfolgreich abgeschlossene Kundenprojekte von der Konzeption bis zur Implementierung in 10 verschiedenen Branchen.
15+
motivierte KI-Entwickler, die an der Spitze der Technologie arbeiten und sich nur mit den besten Lösungen zufrieden geben.
Testimonials
Messbare Ergebnisse. Kosten senken. Agil sein.
Nutzen Sie die kostenlose Erstberatung, um zu erfahren, wie Sie die Produktivität Ihres Teams maximieren, die Kosten senken und Ihr Betriebsergebnis steigern können.
Häufig gestellte Fragen
MLOps (Machine Learning Operations) bezeichnet Praktiken, um Machine Learning-Modelle zuverlässig und effizient in der Produktion einzusetzen. Im Gegensatz zum traditionellen Machine Learning, das sich primär auf die Entwicklung und das Testen von Modellen konzentriert, umfasst MLOps den gesamten Modell-Lebenszyklus – von der Implementierung über die Überwachung bis zur Verwaltung. Diese Methodik sorgt für skalierbare, nachhaltige und an Geschäftszielen orientierte Modelle.
Ja, unbedingt. MLOps bietet ein essenzielles Framework für Unternehmen am Anfang ihrer ML-Reise, ermöglicht die Vermeidung häufiger Herausforderungen und fördert einen schnelleren Übergang von Prototypen in den Produktiveinsatz. Durch frühzeitige MLOps-Implementierung wird sichergestellt, dass ML-Projekte skalierbar, handhabbar und auf Ihre Geschäftsziele ausgerichtet sind.
MLOps unterstützt Data Science-Teams durch Bereitstellung notwendiger Tools und Prozesse für eine effiziente Modellimplementierung, -überwachung und -verwaltung. Das ermöglicht Data Scientists, sich auf die Entwicklung innovativer Modelle zu konzentrieren, während die schnelle und zuverlässige Wertschöpfung der Modelle gesichert wird.