Data Science und Machine Learning im Kubernetes-Ökosystem

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

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.

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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