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Neue Schulung: vom Keras TensorFlow-Modell zur Produktion

Mittlerweile wird häufiger in konkreten Entwicklungsprojekten gearbeitet, statt Machine-Learning-Modelle für einmalige Analysen zu erstellen. Heute müssen Prototypen in produktive Anwendungen überführt werden. Hintergrund ist das stark wachsende Datenvolumen. Dr. Shirin Glander und Mark Keinhörster sind Data Scientistin und Data Architect bei der codecentric AG und Experten, wenn es um den Prototypisierungs-Workflow geht.

In zwei Tagen vom Keras TensorFlow-Modell zur Produktion

In einem neuen Training zeigen sie am Beispiel Keras, wie einfaches und flexibles Prototypisieren von neuronalen Netzwerken mit TensorFlow möglich ist. Zusammen mit Luigi lassen sich beliebig komplexe Datenverarbeitungs-Workflows in Python erstellen. So können auch Nicht-Entwickler den End-2-End-Workflow des Keras-TensorFlow-Modells zur Produktionsreife leicht implementieren.
Die Schulung richtet sich an Entwickler, Data-Scientists, Data Engineers und Data Analysts. An den beiden Schulungstagen (insgesamt 13 Stunden) stellen die Trainer zunächst Machine Learning vor. In der Praxis werden anschließend Deep-Learning-Modelle mit Keras erstellt. Es folgt der Beispiel-Workflow einer Pipeline mit Luigi und die Kombination des Keras-Workflow. Ein abschließender Praxisteil widmet sich TensorFlow-Serving.

Die Schulung wird aktuell auf Anfrage angeboten. Termine für offene Schulungen in Solingen, Münster und Berlin folgen in Kürze.

Mehr Informationen zur Schulung „End-2-End vom Keras TensorFlow-Modell zur Produktion“ und die Möglichkeit zur Anmeldung gibt es hier.