Sieben MLOps Mythen, die die Verantwortlichen vor dem Einsatz ihrer KI-Projekte kennen sollten
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) beziehungsweise Maschinellem Lernen (ML) im betrieblichen Umfeld gewinnt ständig an Bedeutung. Viele Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen in sogenannten Proof-of-Concept (PoC) mit KI gesammelt. Mehr und mehr kommen KI-Projekte auch in den produktiven Einsatz – ohne klar strukturierte MachineLearning Operations (MLOps) laufen Unternehmen allerdings Gefahr, dass KI-Projekte nie wertbringend eingesetzt werden und somit auch keinen tatsächlichen Geschäftswert erzielen. Das Problem dabei: Einige Mythen über MLOps halten sich hartnäckig und erschweren es Unternehmen, maximalen Wert aus ihren ML-Projekten zu generieren. Dieser Artikel erklärt, warum es bei MLOps nicht nur um die Modellierung geht und welche Arbeit nach der Integration von MLOps auf Unternehmen zukommt.
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