Services

ML Engineering

Machine Learning Engineering (ML Engineering) draait om het bouwen van de hele infrastructuur en de lifecycle rondom een ML-model.

Over ML E

Infrastructuur & lifecycle

Machine Learning Engineering (ML Engineering) draait om het bouwen van de hele infrastructuur en de lifecycle rondom een ML-model. Zo kunnen deze modellen optimaal presteren, patronen herkennen en voorspellingen doen, zodat jij geïnformeerde beslissingen kunt nemen.

Om een ML-model in productie te brengen mist er vaak een standaard proces voor:

Het live zetten van het model
Het bijhouden van modelversies
Vergelijken + monitoren van metrics

Dit gaat ten koste van de reproduceerbaarheid, wat kan leiden tot ondermaatse modellen en ondermaatse data in productie. Hierdoor ontstaan er verschillende uitdagingen:

  • Hoe zorgen we ervoor dat de juiste modellen foutloos en met minimale inspanning in productie komen?
  • Hoe waarborg je de prestaties van de modellen als ze in productie zijn?
  • Hoe gebruik je AI op een verantwoorde manier binnen de huidige en toekomstige wet- en regelgeving?
  • Hoe maak je data-input en model-output herleidbaar en reproduceerbaar?

MLOps-oplossingen

Wij hebben MLOps-oplossingen die deze problemen oplossen met een gestandaardiseerde aanpak:

  • Modelversies en metrics om bij te houden en te vergelijken: tijdens het trainingsproces loggen en vergelijken we modelversies en de metrics, zodat we altijd het beste model kiezen;
  • Gestandaardiseerde model deployment: met tests, on-demand infrastructuur, CI/CD en verschillende omgevingen (ontwikkel en productie) brengen we modellen in productie;
  • Monitoring van modellen in productie: we voeren statistische tests uit op diverse data, zoals tabular, image, of tekst en we detecteren tijdig eventuele data- en performance-drift;
  • Automatisch hertrainen van modellen: als monitoring aangeeft dat het nodig is, kunnen we modellen automatisch hertrainen;
  • Onderscheid maken tussen je ontwikkel-, test-, acceptatie- en productieomgevingen met voldoende computing resources en een robuuste workflow.
  • Logging & alerts bijhouden, zodat de performance van je modellen in productie wordt bijgehouden en er alerts worden gestuurd als er actie nodig is.

Door onze MLOps-oplossingen te gebruiken, maak je het ontwikkelen, in productie brengen en monitoren van modellen eenvoudig voor je data scientists. De werking en performance van elk model worden inzichtelijk en beheersbaar. Zo kunnen we samen efficiënter en effectiever werken, met betere resultaten als gevolg.

Details

Technische details

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Medium length section heading goes here

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.

Medium length section heading goes here

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.

Medium length section heading goes here

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.

Medium length section heading goes here

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.

Blog

Blogs over ML Engineering,

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Implementeren van MLOps MLOps is een relatief jonge term die de laatste tijd steeds vaker opduikt. En niet voor niks! Gezien de…

Wat wil jij dat data doet?

Deze organisaties doen dat.
Adres:
Donker Curtiusstraat 23C
1051 JM Amsterdam
Contact:

© 2024 Data Science Lab. All rights reserved. Design & Development by Yourtechclub