Abschluss

End-to-End Machine Learning

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

So weit sind wir gekommen

Komplette ML-Pipeline gebaut:

  • Problemdefinition
  • Datenbereinigung
  • Feature Engineering und -Auswahl
  • Modelltraining und -bewertung
  • Modellbereitstellung mit TDD und CI/CD
  • Modellmonitoring
  • Feedback-Schleife

Voller ML-Lebenszyklus

End-to-End Machine Learning

Wie geht’s weiter?

Großes Fragezeichen

End-to-End Machine Learning

Es gibt noch viel zu tun!

  • Der ML-Lebenszyklus ist keine Einmallösung.
    • Er ist iterativ und organisch.
    • Ständig verbessern!
End-to-End Machine Learning

Lass uns üben!

End-to-End Machine Learning

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