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Dieser Kurs richtet sich an DevOps-Engineers und ML Engineers, die den gesamten ML-Lifecycle professionell managen möchten. Sie lernen den MLOps-Lifecycle kennen, arbeiten mit MLflow für Experiment-Tracking, nutzen Model Registry und Versioning und implementieren CI/CD für ML-Pipelines. Monitoring und Drift Detection sorgen für stabile ML-Systeme in Produktion.
