Woodmark Blog

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| von Marco Molitor

Mit MLflow von Databricks den gesamten Machine Learning Lifecycle abdecken

Eine Plattform, die modernen Anforderungen an die Verfügbarkeit von Machine Learning-Modellen genügen möchte, muss den gesamten Lifecycle im Data Science abbilden können. Data Scientists und ML Engineers benötigen ein Angebot, das Versionierung sowie Modell-Tracking & -Monitoring anbietet.

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| von Danial Podjavorsek

Der Weg aus dem Labyrinth: XML-Denormalisierung mit Apache Spark

Die Verarbeitung und Analyse von Daten, insbesondere von komplexen XML-Strukturen, stellt eine große Herausforderung dar, da die Verschachtelungstiefe ein komplexes Labyrinth darstellen kann. Danial gibt einen detaillierten Einblick in die Praxis und Theorie dieses Themas.

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