Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Bisher ging es in diesem Kurs um das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen (ML).
Wie Abbildung 1 jedoch verrät, sind reale ML-Systeme für die Produktion groß
und das Modell ist nur ein einzelner, relativ kleiner Teil.
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
Abbildung 1: Ein reales ML-System für die Produktion besteht aus vielen Komponenten.
Im Mittelpunkt eines realen Produktionssystems für maschinelles Lernen steht das ML.
Modellcode, stellt aber häufig nur 5% oder weniger der gesamten Codebasis in
System. Das ist kein Fehldruck, ist es deutlich weniger, als Sie
zu erwarten ist. Beachten Sie, dass ein ML-Produktionssystem erhebliche Ressourcen
den Eingabedaten hinzu: Sie sammeln,
verifizieren und Funktionen daraus extrahieren.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2024-08-13 (UTC)."],[[["This module explores the broader ecosystem of a production ML system, emphasizing that the model itself is only a small part of the overall system."],["You will learn to choose the appropriate training and inference paradigms (static or dynamic) based on your specific needs."],["The module covers key aspects of production ML systems, including testing, identifying potential flaws, and monitoring the system's components."],["As a prerequisite, familiarity with foundational machine learning concepts, including linear regression, data types, and overfitting, is assumed."],["Building upon previous modules, this content shifts focus to the practical aspects of deploying and maintaining ML models in real-world scenarios."]]],[]]