Wie bringe ich ein Machine-Learning-Modell in Produktion?

Alles läuft bestens, du hast nach vielen Mühen und Experimenten ein ordentliches Machine-Learning-Modell erstellt. Doch was jetzt? Wie bringt man so ein Modell nun in Produktion? Und was dann? Wie stellt man dann sicher, dass das Modell dort auch den Job tut, den es soll? Und wie geht man mit neuen Daten um? Automatisch neu trainieren? Ist das überhaupt möglich? Wie lange dauert das?

In diesem Vortrag beschäftigen wir uns mit diesen Fragen und betrachten dabei Sklearn, TensorFlow und eigene Implementierungen.

Vorkenntnisse
Zumindest ein Machine-Learning-Modell trainiert haben

Lernziele
Teilnehmer verstehen die Herausforderung bei der Produktivsetzung und lernen erste Ansätze kennen.

// Oliver Zeigermann
@DJCordhose

hat über Jahrzehnte in vielen unterschiedlichen Sprachen und mit vielen Technologien Software entwickelt. In den letzten Jahren ist er tief in die Analyse großer Datenmengen unter anderem auch mit Techniken des Machine Learning eingestiegen.