MLOps 2.0 (weiterentwickelte ML-Betriebsprozesse) ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Big Data und Smart Data. Er beschreibt die modernisierte Art und Weise, wie Unternehmen den Betrieb von Machine Learning (ML)-Modellen organisieren und verbessern. Während MLOps ursprünglich geholfen hat, ML-Modelle effizient zu entwickeln und zu verwalten, geht MLOps 2.0 einen Schritt weiter: Es wurden zusätzliche Prozesse, Werkzeuge und Sicherheitsmaßnahmen eingeführt, um die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und IT-Teams noch einfacher, schneller und sicherer zu gestalten.
Ein einfaches Beispiel: Ein Online-Händler nutzt ein ML-Modell, um individuelle Produktempfehlungen auszusprechen. Mit MLOps 2.0 kann das Unternehmen dieses Modell kontinuierlich überwachen, automatisch verbessern und Updates ohne großen Aufwand einspielen. Fehler werden schneller erkannt und behoben, und die Datenqualität bleibt geschützt.
Für Entscheider bedeutet das: Mit MLOps 2.0 lassen sich intelligente Anwendungen zuverlässiger und skalierbar betreiben – und zwar im Einklang mit den Anforderungen an Sicherheit, Effizienz und Innovation. Das spart Zeit, senkt Kosten und macht Unternehmen wettbewerbsfähiger.
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