Oplossingen

Google Cloud Platform: MLOps

Hoe je je Machine Learning (ML) Workflows slim opzet om Machine Learning models zo efficiënt en schaalbaar mogelijk in gebruik neemt

Je Machine Learning Workflows in bedrijf brengen is meer dan je model training en serving infrastructure goed hebben opgezet. Als een uitbreiding op DevOps best practices, beschikt MLOps niet alleen maar CI/CD maar ook continuous training (CT) en het monitoren van je data en modelkwaliteit.

We helpen je om te starten met de hoogwaardigste infrastructuur en de middelen om ML workflows in de praktijk te brengen middels workshops en nauwe samenwerking aan een concrete use case.

De voordelen van dit programma

  • Dit programma zorgt dat je alle losse eindjes met ML aan elkaar verbindt, zodat je er echt voordeel mee kunt doen.
  • Bouw een MLOps workflow die automatisch je ML modellen traint, valideert en uitrolt.
  • Volledige begeleiding en training, zodat je er als organisatie niet alleen voorstaat.
afbeelding_Orbisk
De uitdaging van...

Orbisk

Hoe kunnen we Machine Learning-workflows operationaliseren om Machine Learning-modellen zo efficiënt en schaalbaar mogelijk in te zetten?”

Implementatie

Deze oplossing maakt gebruik van

logo_Google-Cloud-text

Google Cloud Platform

Met Google Cloud bouw je maatwerk, integreer je je huidige systemen op een schaalbare manier.

Benieuwd hoe we jouw organisatie kunnen helpen?

Neem contact op met onze accountmanager Toon

Toon Pellemans

Ontmoet de Infrastructure Squad

Vorige
Volgende

Blijf op de hoogte

Handige weetjes, de aankomende evenementen en nieuwe oplossingen via een maandelijkse nieuwsbrief in je mailbox.

g-company gaat verder als Xebia!

Per 1 april 2023 gaat g-company verder als Xebia. Daarom wordt de content van deze website niet langer geüpdatet. Voor de meest recente content verwijzen we graag door naar de ‘Cloud-First Workplace’ sectie op de Xebia website.