Machine Learning voranbringen mit DevOps | NTT DATA

Di, 02 März 2021 - 2 Minuten

Machine Learning voranbringen mit DevOps

Machine Learning ist einer der vielversprechendsten Ansätze zur Nutzung von künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Doch bislang scheitern fast neun von zehn Projekten vor dem Go-live. Mit DevOps und ML-Ops lässt sich dieser Trend umkehren.

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Scheitern zulassen ist eine Grundvoraussetzung für Innovation. Wer nicht bereit ist zu scheitern, wird nichts wirklich Neues zuwege bringen.

Dieser Artikel erschien zuerst im E-3 Magazin

Davon bin ich als deutscher CTO eines japanischen IT-Dienstleisters mit ausgeprägter Innovationskultur zutiefst überzeugt. Wenn jedoch nur gut ein Zehntel der Machine-Learning Projekte jemals live gehen, läuft etwas falsch. Denn Machine Learning ist eine der zentralen Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) und die Basis zahlreicher Zukunftstechnologien wie etwa autonomes Fahren, Smart Citys und Industrial Internet of Things (IIot). Um ML und andere KI-Technologien schneller voranzutreiben, brauchen wir deshalb eine neue Form der Zusammenarbeit von Entwicklung und Betrieb von Lösungen nach DevOps-Prinzipien, kurz: ML-Ops.


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