Unser Team machte sich an die ehrgeizige Aufgabe, eine Plattform für die vorausschauende Wartung zu entwickeln, um Ausfälle und Störungen von Anlagen vorherzusagen. Dieses Projekt brachte IoT und maschinelles Lernen (ML) zusammen und integrierte sowohl Software- als auch Hardwarekomponenten. In diesem Artikel erörtern wir die Herausforderungen, auf die wir beim Aufbau eines serverlosen ML-Systems mit Scikit-learn auf AWS gestoßen sind, und die zeitsparenden Strategien, die wir eingesetzt haben.
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