waar ben je naar op zoek?

Generic filters
Exact matches only
Search in title
Search in content
Search in excerpt

snellere beslissingen nemen met machine learning

MLOps is geen tool. Het is een methodiek waarbij mens, proces (way of working) en technologie samenkomen.

neem contact op
X Achtergrond

MLOps: neem machine learning-modellen sneller en succesvoller in productie.

Het ontwikkelen van slimme machine learning-modellen is één, maar je wil ze vervolgens ook snel in productie nemen. Dan levert het immers pas wat op. Helaas laat dit vaak te wensen over: er liggen vele modellen op de plank of er is sprake van een lange cycle-time om modellen in productie te brengen. Dat kan anders! Met machine learning operations (MLOps) helpen wij jou om ML-modellen sneller en succesvoller in productie te brengen. MLOps automatiseert het data science-proces waar dit kan, zodat data en modellen beter op elkaar aansluiten en er minder fouten worden gemaakt. Het gaat hierbij om de processen rondom data science (way of working) én de technieken met koppelingen tussen alle tools en clouddiensten. Hoe je dit het beste doet, weten onze ML-engineers en data scientists als geen ander. We helpen je graag bij de realisatie van de MLOps-practice binnen jouw organisatie en het realiseren van een toekomstbestendig data science-platform voor de toekomst. Het resultaat? Meer businesswaarde met machine learning.

ML-modellen trainen, monitoren en beheren met MLOps

Je hebt het vast al in de gaten: MLOps is geen tool. Het is een methodiek waarbij mens, proces (way of working) en technologie samenkomen. Door deze drie elementen op elkaar af te stemmen, kun je ML-modellen zo efficiënt mogelijk in productie nemen. Dat betekent ook dat je in staat bent om het data science-proces te digitaliseren tot een geoliede flow, waarbij data engineers en data scientists met elkaar in verbinding komen te staan en als team gaan acteren.

Hoe meer modellen je in productie hebt, hoe uitdagender het is. De speciale expertise die je hiervoor nodig hebt, vind je bij ons. Samen gaan we aan de slag met het trainen, beheren, testen en monitoren van AI- en ML-modellen. Ook bewaken we de kwaliteit. Daarbij komt ook DataOps om de hoek kijken waarmee je beschikt over kwalitatieve data. Daarnaast ondersteunen we in het ontwikkelen van een roadmap, zodat MLOps een vaste waarde krijgt binnen de organisatie.

Snellere beslissingen nemen met machine learning

MLOps zorgt ervoor dat je zaken anders kunt organiseren. Werken in multidisciplinaire teams wordt het uitgangspunt en zorgt voor discussies tijdens het bouwen in plaats van na de oplevering. MLOps is de governance op de data science practice. Doordat we niet alleen focussen op gebruikte technieken en integratie, maar ook op de way of working en cultuur binnen de organisatie, ben je zeker van een duurzaam resultaat. MLOps wordt volledig afgestemd op jouw organisatie. En aangezien jouw organisatie ook niet stilstaat, is MLOps een continu verbeterproces dat meegroeit met de ambities. Zo zorgt het er niet alleen vandaag voor dat jij betere en snellere beslissingen neemt met ML, maar ook morgen.

Link gekopieërd