Uitleg
MLOps (Machine Learning Operations) omvat processen en tools voor het trainen, valideren, implementeren en bewaken van ML modellen. Het breidt DevOps uit met ML-specifieke uitdagingen zoals data drift, modelmonitorin en retraining.
GoedeMLOps-praktijken zorgen ervoor dat modellen betrouwbaar presteren en probleem kunnen worden verholpen.
⚡ Voorbeelden
- •Continuous training pipelines die modellen automatisch retrainen
- •Monitoring systemen die data/model drift detecteren
- •Automatische rollback van slechtere modellen in productie
Trefwoorden
operatiebeheerautomatiseringproductiemonitoring