MLOps und Model Governance – INNOQ Technology Lunch

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admin
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Auf dem Weg, KI-basierte Systeme langfristig erfolgreich zur Anwendung zu bringen, stehen Unternehmen vor neuen Herausforderungen, die sich in klassischer Softwareentwicklung bisher nicht gestellt haben. Zum einen müssen aus Daten angelernte Modelle schnell und effizient ins Deployment gebracht und laufend aktualisiert werden, um eine abfallende Modellleistung zu verhindern. Hier hilft Machine Learning Operations (MLOps). Zum anderen muss sichergestellt sein, dass die KI-Systeme keine unternehmerischen Fehlentscheidungen oder Reputationsschäden verursachen und darüber hinaus geltende rechtliche Auflagen erfüllen. Wichtige Kernanforderungen sind beispielsweise die Replizierbarkeit von Modell-Entscheidungen und die laufende Überprüfung der Modellleistung im Betrieb. Dazu braucht es Model Governance, mit dem ein Unternehmen gesetzliche Vorgaben umsetzten kann. In diesem Technology Lunch stellen wir vor, wie sich Model Governance in den MLOps-Lebenszyklus integrieren lässt.

Ein Vortrag von:
* Isabel Bär | https://twitter.com/isabel_baer
* Larysa Visengeriyeva | https://twitter.com/visenger


Shownotes & Links:
* Artikel zum Thema „MLOps und Model Governance“ (deutsch/englisch)
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