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Pragmatisch zum Praxiseinsatz von Machine Learning in der Cloud

Die Anforderungen an den Betrieb von Modellen des Machine Learning (ML) fallen je nach Kontext unterschiedlich aus. Typischerweise müssen sich die Betreiber zum Beispiel um Fragen der Server, des Netzwerks, der Sicherheit, der Ausführungsumgebung, des Build und Deployment oder der Hochverfügbarkeit kümmern. Auch sollten sich die verwendeten Ressourcen ohne manuelle Eingriffe automatisch anpassen. Hinzu kommen Fragen des Logging: Wenn der Inferenz-Service etwa auf mehr als einer Instanz läuft, wäre eine Aggregation wünschenswert, die das Suchen und Filtern ermöglicht. Und nicht zuletzt das Monitoring und Alerting: Minimalanforderungen sind hier üblicherweise Informationen über die Anzahl der Aufrufe und Fehler sowie Benachrichtigungen, wenn der Anteil der Fehler einen definierten Schwellenwert überschreitet. Data Scientists kommen mit all diesen Anforderungen kaum zurecht – dafür ist ein Team notwendig, das über all diese Infrastruktur-Kompetenzen verfügt.

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Handling German Text with torchtext

There is a growing list of tools that are ready to be used with non-English texts. We show common ways to integrate them in torchtext and use their language-specific options.

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Vorgehensweise für maschinelles Lernen als Orientierung

Werkzeugneutrale Einführung

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Deep Learning

Träumen Maschinen von elektrischen Daten?