Analyst Data & Analytics, Data Scientist
DataOps and MLOps are promising approaches for greater efficiency in ML
Studie Driving Innovation with AI: Kapitel 2
Learn why addressing the objectives of DataOps and MLOps early on is essential for successfully deploying and relying on ML models.
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Weitere Findings aus der Studie "Driving Innovation with AI"
- Management summary and recommendations
- 1. High-performing ML applications: Anything but the norm
- 2. DataOps and MLOps are promising approaches for greater efficiency in ML
- 3. Positive impact of DataOps and MLOps beyond question
- 4. Why software selection matters
- 5. Companies are getting ahead with DataOps and MLOps, but should be careful to bring everyone on board
- Der Survey als PDF-Dokument
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Über den/die Autor:innen
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