Um den Begriff serverless gibt es immer noch hitzige Diskussionen. Einige halten ihn für einen Hoax und setzen ihn mit „useless“ gleich, andere schwören darauf, dass serverless bald alle anderen Architekturstile ablösen wird.
Die Anzahl von Publikationen zu Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) oder Reinforcement Learning ist heutzutage gewaltig. Dabei widmen sich die meisten ausschließlich dem Training. Doch oft müssen Data Scientists auch beim Betrieb ihrer Modelle mitwirken. Dafür braucht es einen pragmatischen und unaufwändigen Weg.
