Big Data liefert skalierbare Datenflüsse und standardisierte Artefakte; TensorFlow realisiert Training und Inferenz auf dieser Basis. Big Data stellt reproduzierbare Datenschnitte, eindeutige IDs/Zeitachsen und effiziente Speicherpfade bereit. Begriffe werden präzise erklärt: SavedModel (exportiertes Modell), Signature (definierte Ein-/Ausgänge) und Checkpoint (Zwischenspeicher des Trainings). Big Data ermöglicht wiederholbare Läufe, vergleicht Metriken konsistent und hält Kosten/Performance transparent.
Inhaltsübersicht1. Pipeline - Intake und Vorverarbeitung2. Big Data - Feature-Design für TensorFlow3. Training - Optimierung und Evaluation4. Big Data - Bereitstellung und Monitoring1. Datenaufnahme und Vorbereitung
- CSV/Parquet einlesen, Typen/Encoding prüfen
- Fehlwertebehandlung, Normalisierung, Caching
- IDs/Zeitachsen konsistent führen, Rezepte versionieren
2. Big Data - Features
- Numerische/kategoriale Spalten transformieren
- Text: TF-IDF vs. Embeddings begründet wählen
- Leak-Schutz, Dimensionalitätssteuerung dokumentieren
3. Training und Bewertung
- Optimizer/Batch/Epoch, Early Stopping konfigurieren
- Kennzahlen standardisieren: F1, ROC-AUC, PR-Kurve
- Fehleranalyse und Kalibration mit Beispielen
4. Big Data - Betrieb
- SavedModels mit Signatures versionieren
- Drift-Indikatoren, Alarmregeln, Retraining-Trigger
Kosten-/Performance-Monitoring und Audit-Trails pflegen