Sachin Rekhi erklärt den Weg von AI-Experimenten zu Produktionsprototypen
Anzeige
In einem exklusiven Webinar von Reforge präsentiert Sachin Rekhi einen klaren, praxisorientierten Leitfaden, wie man aus unstrukturierten KI-Experimenten robuste, produktionsreife Prototypen entwickelt. Rekhi erläutert Schritt für Schritt die wichtigsten Phasen – von der Datensammlung über die Modellvalidierung bis hin zur Integration in bestehende Systeme – und zeigt dabei konkrete Werkzeuge und Best Practices auf. Der Ansatz legt besonderen Wert auf Wiederholbarkeit, Skalierbarkeit und die nahtlose Übergabe an DevOps‑Teams, sodass Unternehmen schnell von Ideen zu marktreifen Lösungen gelangen können.
Ähnliche Artikel
The Register – Headlines
•
Intel startet Xeon 600-Serie: 86 Kerne, 4,9 GHz – Speicherwinter adé
KDnuggets
•
Python & Vaex: Analyse von Billionen-Row-Daten in Echtzeit
Towards Data Science
•
Wie Data Scientists zu AI Engineers werden – LLMs, DevOps und Schlüsselkompetenz
Aakash Gupta – AI & Product
•
Erfolgskennzahlen für GPT‑6: Wie man KI‑Produkte richtig bewertet
The Register – Headlines
•
Entschlüsselung des KI-Protokoll-Alphabets: MCP, A2A, ACP & UTCP erklärt
arXiv – cs.LG
•
Reinforcement‑Learning‑Ansatz optimiert Polar‑Codes für 6G