Met de opkomst van ML-toepassingen en AI is het duidelijk dat het ontwikkelen van een nauwkeurig model slechts een stukje van de puzzel is. Om met succes een Machine Learning gedreven product te maken, moet men MLops-praktijken en -infrastructuur creëren om ML-modellen in productie te trainen, te implementeren en te beheren. Enkele belangrijke onderwerpen zijn:

  • MLops-hulpmiddelen
  • Modeldrift en monitoring
  • Naadloze hertraining en modelversiebeheer
  • Versiebeheer van gegevens en opgeslagen artefacten.


Two persons looking at a tablet

Need Help?

Reach out to learn more about our team and the kinds of tailored solutions we can offer your organization.