ML in der Praxis | LAMARR

|Beispiel für die Verwendung der Snippet-Bibliothek|Beispiel für die Verwendung der Snippet-Bibliothek des Jupyter Notebooks.|

Snippet Library: Effizientes Coding unterstützen

22. September 2021

Hammam

Abdelwaha

Das Schreiben von Code ist ein wesentlicher Bestandteil des Alltags eines Data Scientist. Die Snippet Library-Erweiterung dient zur Unterstützung und ermöglicht die schnelle und einfache Entwicklung von Datenanalyse-Workflows.

MLOps|MLOps Zyklus|CRISP-DM besteht aus sechs Phasen

MLOps: Machine Learning ist erwachsen geworden

23. Juni 2021

Alexander

Zimmermann

Dennis

Wegener

Bei der Anwendung von ML-Lösungen im operativen Betrieb stehen Anwender vor diversen technischen und organisatorischen Herausforderungen. MLOps beschreibt einen ganzheitlichen Prozessansatz, der diese Herausforderungen mit geeigneten Methoden und Werkzeugen löst.

Maschinelles Lernen in der Praxis - Tools und Tricks|Entwicklungsumgebung für Maschinelles Lernen in der Praxis|CRISP DM für das Maschinelle Lernen in der Praxis|Get Ready - ML in der Praxis|CRISP-DM für das Maschinelle Lernen in der Praxis

Ready Steady Go: Maschinelles Lernen in der Praxis

13. Januar 2021

Katharina

Beckh

In drei Schritten beschreiben wir das Maschinelle Lernen in der Praxis: das richtige Mindset, ein Beispiel-Prozess mit System und die richtige Werkzeugwahl.
Dieser Beitrag bietet einen Einstieg und Hinweise zu Ressourcen.