Machine Learning in de Praktijk: Van Data tot Productie

Machine Learning modellen bouwen in een Jupyter notebook is één ding. Ze in productie krijgen en daar houden is een totaal ander verhaal. Deze gids neemt u mee door het complete proces.

De ML Pipeline

Een production-ready ML systeem bestaat uit veel meer dan alleen het model:

Data is King

Het verschil tussen een prototype en production-ready model zit vaak in de data kwaliteit:

80%

Tijd aan Data

Van ML projecten

10x

Data Quality

Belangrijker dan model

200%

ROI Verbetering

Met betere data

Data Quality Checklist

Model Training Best Practices

Do's

Start simpel, voeg complexiteit toe indien nodig
Gebruik cross-validation
Track alle experimenten (MLflow, Weights & Biases)
Version control voor data én code
Automatiseer het training proces

Don'ts

Meteen naar de meest complexe modellen
Alleen focussen op accuracy
Vergeten om computational cost te meten
Negeren van model interpretability
Training zonder reproducibility

Deployment Strategieën

Er zijn verschillende manieren om ML modellen te deployen, elk met voor- en nadelen:

Monitoring & Maintenance

Model performance degradeert over tijd (concept drift)
Data distributions kunnen wijzigen
Nieuwe edge cases komen voor
Business requirements veranderen

Daarom is continue monitoring essentieel:

Key Metrics om te Monitoren

Model accuracy en andere performance metrics
Prediction latency en throughput
Input data distributions (data drift)
Error rates en types
Resource usage (CPU, memory, GPU)