Data Science und Machine Learning im Kubernetes-Ökosystem

Auf der data2day 2018 gaben Stefan Igel und Hans-Peter Zorn einen Überblick über die Anforderungen an Data-Science-Plattformen und zeigten, wie eine Architektur mit Kubernetes aussehen kann.

Wer professionell Datenprodukte bereitstellen möchte, benötigt Plattformen für Data Science, Machine Learning und AI, die Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit gewährleisten. Dazu werden skalierbare Storage- und Compute-Kapazitäten genauso benötigt wie eine Workflowsteuerung für ML-Pipelines, ein Analysefrontend oder ein Metadatenmanagement.

Bei diesem Vortrag zeigten Stefan Igel und Hans-Peter Zorn, wie auf Basis von Kubernetes eine solche Plattformen aufgebaut werden kann, die sich durch CI/CD-Pipelines flexibel konfigurieren lässt und verschiedene ML-Frameworks und Programmiersprachen unterstützt.

Speaker: Dr. Stefan Igel, Hans-Peter Zorn

Event: data2day 2018

Datum: 26.09.2018

Speaker: Hans-Peter Zorn

Hans-Peter Zorn

Hans-Peter Zorn ist Head of Machine Perception & AI bei inovex. Er beschäftigt sich mit Machine Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderer unstrukturierter Daten. Zudem hilft er Kunden bei der Umsetzung ihrer Big-Data-Architekturen basierend auf Open-Source-Technologien.

Speaker: Dr. Stefan Igel

Stefan Igel

Stefan Igel ist Head of Big Data Solutions bei inovex und entwickelt mit seinem Team seit 2010 Big-Data-Anwendungen für viele verschiedene Kunden.

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