Operationalisierung von Machine Learning Modellen: 8-Wo. Implementierung

Sie haben einen Anwendungsfall für den Einsatz von Machine Learning identifiziert oder bereits umgesetzt, aber Ihnen fehlt das Know-How, die Lösung in die bestehenden Systeme und Prozesse Ihres Unternehmens zu integrieren? Unser Angebot für eine MLOps-Lösung mit Microsoft Azure kann helfen, solche Herausforderungen zu überwinden und den Mehrwert von Machine Learning-Modellen zu realisieren.

Wir bieten eine End-to-End-Lösung, die den gesamten Prozess von der Datensammlung über die Modellentwicklung bis zur Modellbereitstellung und -überwachung in die Produktion abdeckt. Dabei wird unser Team von Experten in Machine Learning und DevOps (MLOps) über die gesamte Projektphase eng mit Ihrem Unternehmen zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Ihre Anforderungen und Wünsche zu jeder Zeit berücksichtigt werden.

Wir nutzen branchenführende Technologien wie Azure Machine Learning und MLflow, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle in einer skalierbaren und sicheren Umgebung ausgeführt werden und kontinuierlich überwacht werden, um Abweichungen und potenzielle Probleme zu identifizieren. Mit der Microsoft Azure Cloud und Azure Machine Learning setzen Sie auf eine Plattform, die höchsten Anforderungen in Bezug auf die Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit gerecht wird. Gleichzeitig bietet Ihnen der Einsatz von Open Source Technologien eine größtmögliche Flexibilität in Bezug auf die Wahl Ihrer Infrastruktur.

Unsere MLOps-Lösung mit Microsoft Azure ermöglicht es Ihrem Unternehmen, den Wert von Machine Learning-Modellen voll auszuschöpfen, indem sie einen nahtlosen Prozess für die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen liefert. So können Sie sicher sein, dass Ihre Modelle stets auf dem neuesten Stand sind und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Erste Ergebnisse können bereits nach einer 8-wöchigen Umsetzungsphase realisiert werden. Die Implementierung ist wiederverwendbar und erweiterbar, so dass Sie langfristig profitieren.

Eine Agenda könnte folgendermaßen aussehen:

Woche 1-2: Projektvorbereitung

• Anforderungsworkshop für die Festlegung der Projektziele und -anforderungen
• Gemeinsame Definition von Metriken zur Bewertung des Modells bzw. der Modelle
• Datensammlung und -bereinigung
• Erstellung eines Modellprototyps und Durchführung von Tests

Woche 3-4: Datenaufbereitung

• Identifizierung relevanter Features und Variablen
• Erstellung von Trainings- und Testdatensätzen
• Durchführung von Feature-Engineering-Techniken
• Anwendung von Skalierungs- und Normalisierungstechniken

Woche 5-6: Modellentwicklung

• Auswahl des besten Algorithmus
• Definition von Hyperparametern
• Training des Modells auf den Trainingsdaten
• Bewertung des Modells auf den Testdaten

Woche 7: Optimierung und Validierung des Modells

• Optimierung der Modelle
• Überprüfung der Modelle auf Überanpassung oder Unteranpassung
• Validierung der Modelle anhand der definierten Metriken
• Ihr Feedback hilft uns, die Modellleistung zu bewerten

Woche 8: Implementierung und Überwachung des Modells (MLOps)

• Integration des Modells in die Produktionsumgebung in Zusammenarbeit mit Ihnen
• Überwachung des Modells auf Leistung und Abweichungen
• Durchführung von Modell-Updates bei Bedarf
• Ihr Feedback hilft uns, die Produktivität und die Nutzbarkeit der ML-Lösung stetig zu verbessern

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