Mlflow Monitoring 1. Einführung in MLflow und seine Funktionen: Definition und Bedeutung von MLflow im Machine Learning, Überblick über die Komponenten von MLflow: Tracking, Projects, Models, Installation und erste Schritte mit MLflow 2. Tracking von Experimenten mit MLflow: Erfassung von Metriken und Parametern während des Trainings, Vergleich von Modellperformances mit MLflow Tracking, Visualisierung von Experimenten und Ergebnissen 3. Verwaltung von Modellen mit MLflow: Speichern und Versionieren von Modellen, Bereitstellung und Deployment von ML-Modellen mit MLflow, Integration von MLflow mit verschiedenen ML-Frameworks 4. Automatisierung des Machine Learning Workflows mit MLflow: Erstellung von MLflow-Projekten zur Automatisierung von Workflows, Verwendung von Pipelines zur Strukturierung von ML-Prozessen, Einsatz von CI/CD-Praktiken im MLflow-Workflow 5. Monitoring und Optimierung von ML-Modellen: Techniken zur Überwachung der Modellleistung im Betrieb, Methoden zur kontinuierlichen Verbesserung von Modellen, Reporting von Modellergebnissen und KPIs 6. Praxisprojekt: Anwendung von MLflow in einem Machine Learning Projekt: Planung und Umsetzung eines ML-Projekts mit MLflow, Präsentation der Ergebnisse und Feedback-Runde, Identifikation von Optimierungsmöglichkeiten 7. Zukunftstrends im Bereich MLflow und Machine Learning: Aktuelle Entwicklungen und Trends im Machine Learning, Zukünftige Herausforderungen in der Modellverwaltung, Diskussion über die Rolle von MLflow in der Datenwissenschaft