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MLOps

Entwurf, Entwicklung, Betrieb

„Sobald Machine Learning ins Projekt kommt, verfallen alle in die wüsten 80er.“ Sind nun wieder Spaghetti-Code und Frickelbetrieb angesagt, nur weil auf einmal eine ML-Komponente unsere Architektur ergänzt? Larysa behauptet: nein! Wie machen wir es besser? Und wie hilft dabei MLOps? Darüber sprechen Robert und Larysa in dieser Folge.
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Head of Marketing

Robert Glaser is responsible for marketing at INNOQ, was previously a consultant himself and is invested in the development of ergonomic web applications. Product design, user experience, commodity AI, and culinary delights are among his special interests.

Head of Data and AI

Larysa Visengeriyeva received her doctorate in Augmented Data Quality Management at the TU Berlin. At INNOQ she is working on the operationalization of Machine Learning (MLOps), data architectures such as Data Mesh and Domain-Driven Design.