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Simon Steinheber

   
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Simon Steinheber hat an der LMU in München Informatik studiert und ist seit 2018 bei MaibornWolff im Bereich Data & AI tätig. Mit seiner Arbeit im MLOps-Umfeld kann er seine Begeisterung für Machine Learning und produktives Softwareengineering vereinen. Seine Erfahrung aus zahlreichen Kundenprojekten hilft ihm, in der vielschichtigen Arbeit als MLOps Engineer den Überblick zu bewahren.

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„Wann wissen wir, ob das Modell-Training abgeschlossen ist und wir das fertige Modell deployen können?“. Diese Frage kennen Data Scientists. Nach vielen Experimenten, um die Modell-Qualität zu verbessern, müssen sie den Code und das Modell-Artefakt produktionsreif machen. Wie gelingt dieser Übergang stressfrei? Warum sollte man bei der anfangs gestellten Frage stutzig werden? Antworten in diesem A..