Master
CD4ML

Continuous Delivery for Machine Learning (CD4ML), also kontinuierliche Bereitstellung für maschinelles Lernen, nutzt Ansätze aus der Softwareentwicklung und wendet diese auf die Erstellung von Anwendungen für Machine Learning an.

CD4ML verspricht, die bekanntermaßen schwierige Aufgabe der Bereitstellung und Verbesserung von Anwendungen für Machine Learning zu erleichtern. Organisationen können damit ihre Bestrebungen auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen beschleunigen und die Renditen ihrer Investitionen in Machine Learning maximieren. Sie können Ihre Markteinführungszeit und Widerstandsfähigkeit gegenüber sich ändernden Bedingungen erhöhen.

Beschreibung

Eine Methode, Softwareentwicklungsansätze auf die Erstellung von Applikationen für Machine Learning, anzuwenden.

Vorteile

Anwendungen für Machine Learning können die Entscheidungsfindung im Unternehmen verbessern und Mehrwerte für Ihre Kunden schaffen. Aber das Erstellen und Aktualisieren dieser Anwendungen ist schwierig. CD4ML ebnet Ihnen den Weg.

Trade-offs

CD4ML erfordert die Zusammenarbeit eines multidisziplinären Teams. In Organisationen mit Silo-Strukturen erweist sich dies oft als schwierig.

Anwendung

CD4ML wird eingesetzt, um das Risiko beim Einsatz von Machine Learning-Anwendungen zu verringern und die Leistung dieser Anwendungen im Laufe der Zeit zu verbessern.

Beschreibung


CD4ML wendet die Praktiken der kontinuierlichen Bereitstellung auf den Einsatz von maschinellen Lernanwendungen an. Kontinuierliche Bereitstellung ist ein Ansatz zur Verbesserung des Softwareentwicklungsprozesses durch schnelles und regelmäßiges Einspielen von Code-Aktualisierungen in die Produktion. 


CD4ML ist nützlich, weil maschinelle Lernanwendungen zwar leistungsstarke Werkzeuge sein können, der Prozess für ihre Entwicklung, Bereitstellung und kontinuierliche Verbesserung jedoch komplex ist. Das Verhalten der Anwendungen ist oft schwer zu erklären oder vorherzusagen. Sie sind schwer zu testen und zu verbessern.


Mit CD4ML produziert ein funktionsübergreifendes Team maschinelle Lernanwendung auf der Basis von Codes, Daten und Modellen in kleinen und sicheren Schritten, die jederzeit in kurzen Anpassungszyklen reproduziert, neu trainiert und zuverlässig veröffentlicht werden können. Das Ergebnis ist, dass Ihre Anwendungen für Machine Learning schneller Geschäftswerte liefern.

Vorteile


Tools für Machine Learning können einen tiefgreifenden Einfluss auf Ihre Fähigkeit haben, geschäftliche Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. CD4ML ist ein leistungsstarker Ansatz, um Mehrwert aus Ihren Investitionen in Machine Learning zu ziehen.


In der Vergangenheit haftete maschinellen Lernanwendungen etwas Undurchsichtiges an. Sie waren schwierig zu testen, zu erklären, zu reproduzieren und zu verbessern. CD4ML ermöglicht dagegen eine eher stückweise Bereitstellung, die es einfacher macht, die Anwendungen während ihres gesamten Lebenszyklus zu verbessern.

Trade-offs


CD4ML erfordert die Koordination zwischen verschiedenen Disziplinen, einschließlich Data Engineering, Data Science, Testing, Infrastructure Engineering und Release Engineering, und muss gleichzeitig mit den geschäftlichen Anforderungen in Einklang gebracht werden. Für Unternehmen mit siloartigen Strukturen kann sich diese Art der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit als Problem erweisen.

Anwendung


CD4ML eignet sich hervorragend für Unternehmen, die datengesteuert arbeiten wollen.


Der Online-Autohändler AutoScout24 hat CD4ML eingesetzt, um seine Preisfindung für Gebrauchtwagen zu verbessern. Es gibt viele Faktoren, die in die Preiskalkulation eines Gebrauchtwagens einfließen und Kundenpräferenzen können sich schnell ändern. Dank CD4ML konnte AutoScout eine datenwissenschaftlich fundierte Engine zur Fahrzeugbewertung erstellen, die ständig mit realen Verkaufsdaten aktualisiert wird, sodass die Schätzungen für den Wert eines jeden Autos ständig feinabgestimmt werden.

Sie möchten mehr erfahren?

Welches Thema sollen wir für Sie entschlüsseln?

Hinterlassen Sie Ihre E-Mail-Adresse und wir melden uns, wenn der Begriff decodiert wurde.