{"id":201865,"date":"2025-01-23T06:30:00","date_gmt":"2025-01-23T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=201865"},"modified":"2025-01-16T13:51:24","modified_gmt":"2025-01-16T12:51:24","slug":"tensorflow-extended-tfx-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow-extended-tfx-was-ist-das","title":{"rendered":"TensorFlow Extended (TFX): Einf\u00fchrung, Funktionen und Anwendungsbereiche"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"201865\" class=\"elementor elementor-201865\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c89b02 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1c89b02\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79134d3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"79134d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>TensorFlow Extended (TFX) ist eine von Google entwickelte robuste Plattform, die darauf abzielt, den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning (ML)-Modellen zu standardisieren und zu optimieren.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2785bc8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2785bc8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit seinen zahlreichen Komponenten und fortschrittlichen Integrationen erm\u00f6glicht TFX Unternehmen den Aufbau von <\/span><b>automatisierten und skalierbaren Pipelines<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, w\u00e4hrend die Qualit\u00e4t und Nachverfolgbarkeit der Prozesse sichergestellt werden. In diesem Artikel erforschen wir ausf\u00fchrlich die Funktionen von TFX, seine Anwendungen und die Gr\u00fcnde, warum es eine bevorzugte L\u00f6sung f\u00fcr komplexe ML-Projekte darstellt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-110be2d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"110be2d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7cdd402 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7cdd402\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist TensorFlow Extended (TFX)?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c15769 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9c15769\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>TFX<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist eine Open-Source-Plattform, die um <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow\">TensorFlow<\/a> herum aufgebaut ist, um den Lebenszyklus von Modellen des maschinellen Lernens zu industrialisieren. Das Hauptziel von TFX ist es, ML-Pipelines effizienter zu gestalten, indem es die <\/span><b>Schl\u00fcsselaufgaben des ML automatisiert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, wie die Datenvorbereitung, das Training und die Bereitstellung von Modellen, und dabei menschliche Eingriffe minimiert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dank seiner Integration mit Tools wie <\/span><b>Apache Beam<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen\">Apache Airflow<\/a> und <\/span><b>Kubeflow Pipelines<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> passt sich TFX sowohl Cloud-Umgebungen als auch lokalen Infrastrukturen an und bietet somit eine unvergleichliche Flexibilit\u00e4t.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59fdf5d elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"59fdf5d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Tiefere Einblicke in TensorFlow Extended<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f6545af e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f6545af\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d474bb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7d474bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Schl\u00fcsselkomponenten von TFX: Eine modulare Plattform<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c645c45 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c645c45\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Komponenten von TFX sind das Herzst\u00fcck seiner Effizienz. Jede spielt eine spezifische Rolle bei der Erstellung und Verwaltung von ML-Pipelines.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c52c85 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2c52c85\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">1. TensorFlow Data Validation (TFDV)<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd4d84b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cd4d84b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>TFDV<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist darauf ausgelegt, Datens\u00e4tze zu analysieren und Anomalien oder Inkonsistenzen zu erkennen. Es bietet reichhaltige Visualisierungen und detaillierte Statistiken, die sicherstellen, dass die Eingabedaten die erforderlichen Standards f\u00fcr das Modelltraining erf\u00fcllen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-85c969b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"85c969b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-201870\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-019238b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"019238b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">2. TensorFlow Transform (TFT)<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68d479c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"68d479c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>TFT<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist ein m\u00e4chtiges Werkzeug, um skalierbare Transformationen auf Daten anzuwenden, wie Normalisierung oder kategorische Kodierung. Diese Transformationen werden aufgezeichnet und konsistent w\u00e4hrend des Trainings und der Vorhersage angewendet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1198352 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1198352\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">3. TensorFlow Model Analysis (TFMA)<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9ad2c8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e9ad2c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit <\/span><b>TFMA<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> kannst Du Deine Modelle analysieren und anhand von Metriken bewerten, die auf Deine Ziele abgestimmt sind. Es erleichtert auch die Identifizierung von Verzerrungen und Schw\u00e4chen in den Leistungen der Modelle.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5caf40 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c5caf40\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">4. TensorFlow Serving<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37ecd7e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"37ecd7e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Komponente verwaltet die Bereitstellung von Modellen in der Produktion. Es ist optimiert, um Echtzeitvorhersagen bereitzustellen, und unterst\u00fctzt kontinuierliche Aktualisierungen ohne Unterbrechung der Dienste.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b54b8a9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b54b8a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">5. ML Metadata (MLMD)<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e83c9f6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e83c9f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>MLMD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> gew\u00e4hrleistet eine <\/span><b>zentrale Verwaltung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> der von den Pipelines generierten Metadaten. Dazu geh\u00f6ren Informationen \u00fcber Transformationen, Hyperparameter und Modellresultate, die eine vollst\u00e4ndige Nachverfolgbarkeit erm\u00f6glichen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5f3b8b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a5f3b8b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">6. TensorFlow Pipeline Orchestration<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d6f7ca elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8d6f7ca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>TFX<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> unterst\u00fctzt Orchestrierungs-Tools wie Apache Airflow und Kubeflow Pipelines, die die Ausf\u00fchrung von Pipelines automatisieren und so ein reibungsloses Aufgabenmanagement und h\u00f6here Skalierbarkeit bieten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c0a38b8 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c0a38b8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Beherrsche die Schl\u00fcsselkomponenten von TFX<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9a72f4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c9a72f4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f9a8a1c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f9a8a1c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum TFX f\u00fcr Deine ML-Projekte \u00fcbernehmen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d875cc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0d875cc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">1. Automatisierung und Zeitersparnis<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22737da elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"22737da\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit TFX werden sich wiederholende Aufgaben wie die <\/span><b>Datenvalidierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> oder die <\/span><b>Bewertung der Modelle automatisiert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, sodass Teams sich auf strategische Aspekte konzentrieren k\u00f6nnen. Automatisierte Prozesse reduzieren auch das Risiko menschlicher Fehler.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45de9ec elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"45de9ec\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">2. Nahtlose Integration<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6e83a1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a6e83a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">TFX integriert sich perfekt in bestehende Umgebungen, ob Cloud-basiert oder lokal. Unternehmen k\u00f6nnen von Cloud-L\u00f6sungen wie Google Cloud oder Tools wie <\/span><b>Vertex AI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> profitieren, um ihre Verarbeitungskapazit\u00e4ten zu verst\u00e4rken.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bddd682 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bddd682\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">3. Standardisierung und Reproduzierbarkeit<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8fc026a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8fc026a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die TFX-Pipelines sind darauf ausgelegt, <\/span><b>standardisiert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>reproduzierbar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu sein, was Konsistenz in der Datenverarbeitung und im Modelltraining gew\u00e4hrleistet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bd69591 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bd69591\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">4. Kostenoptimierung<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dbd9494 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dbd9494\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dank effizienter Orchestrierung und Automatisierung reduziert TFX die Zeit und Ressourcen, die erforderlich sind, um Modelle in die Produktion zu bringen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-08da4d1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"08da4d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-201869\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cc39cde e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cc39cde\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-216a53c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"216a53c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Industrielle Anwendungen von TFX<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-885a199 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"885a199\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">TFX passt sich dank seiner Flexibilit\u00e4t und fortschrittlichen Funktionen an eine Vielzahl von Branchen an. Hier sind einige Beispiele f\u00fcr konkrete Anwendungen:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e78b8c1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e78b8c1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">1. E-Commerce-Sektor<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38e570f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"38e570f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen nutzen <\/span><b>TFX<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, um Empfehlungssysteme zu optimieren und eine st\u00e4rkere Personalisierung der Benutzererfahrung basierend auf dem Kundenverhalten zu erm\u00f6glichen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-240b9ea elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"240b9ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">2. Gesundheit und Biotechnologie<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d2e06e2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d2e06e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">TFX erleichtert die Analyse gro\u00dfer medizinischer Datens\u00e4tze und tr\u00e4gt zu Fortschritten in KI-gest\u00fctzten Diagnosen bei.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f37076 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9f37076\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">3. Finanzdienstleistungen<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f900b70 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f900b70\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Finanzinstitutionen verlassen sich auf TFX f\u00fcr kritische Anwendungen wie die Betrugserkennung oder Risikobewertung, bei denen Genauigkeit und Geschwindigkeit entscheidend sind.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c01b32 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7c01b32\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">4. Digitale Werbung<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-179ddc9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"179ddc9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Bereich des digitalen Marketings wird TFX verwendet, um Werbekampagnen zu optimieren, indem Benutzerdaten in Echtzeit mit <\/span><b>TensorFlow Serving<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> analysiert werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d8bba8d elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d8bba8d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne, TFX f\u00fcr Deine KI-Projekte zu nutzen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-92d869b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"92d869b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-809f888 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"809f888\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Praktische Schritte zur Erstellung einer ML-Pipeline mit TFX<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-635da5b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"635da5b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ol>\n<li><b>Datenanalyse:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Verwende TFDV, um die Daten zu inspizieren und potenzielle Anomalien zu identifizieren.<\/span><\/li>\n<li><b>Datenumwandlung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Wende skalierbare Transformationen mithilfe von TFT an.<\/span><\/li>\n<li><b>Modelltraining:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Konfiguriere Deine Algorithmen mit TensorFlow, um aus den transformierten Daten zu lernen.<\/span><\/li>\n<li><b>Leistungsbewertung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00dcberpr\u00fcfe die Effizienz der Modelle mit TFMA.<\/span><\/li>\n<li><b>In Produktion gehen:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Setze die Modelle mit TensorFlow Serving in Betrieb.<\/span><\/li>\n<li><b>Kontinuierliche \u00dcberwachung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Nutze MLMD, um die Leistung zu verfolgen und die Modelle bei Bedarf anzupassen.<\/span><\/li>\n<\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4505024 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4505024\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-201868\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/01\/TensorFlow-Extended-TFX-DataScientest-3.webp 1000w, 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L\u00f6sungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3cd499 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a3cd499\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">Komplexit\u00e4t der ML-Systeme<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d25f6f8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d25f6f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">TFX vereinfacht den Aufbau und die Verwaltung von Pipelines, indem es die kritischen Schritte in einer einzigen Plattform vereint.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43e3caf elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"43e3caf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">Laufende Wartung<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34fc992 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34fc992\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Automatisierte \u00dcberwachung und Retraining stellen sicher, dass die Modelle angesichts sich \u00e4ndernder Daten leistungsf\u00e4hig bleiben.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9ca4ce9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9ca4ce9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">Ressourcenmanagement<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d41d71 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5d41d71\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durch die Integration von Cloud-L\u00f6sungen und Orchestrierungs-Tools erm\u00f6glicht TFX die Optimierung der Ressourcennutzung und Kostensenkungen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-254c156 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"254c156\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91e3446 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"91e3446\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6d0652 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d6d0652\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>TensorFlow Extended (TFX)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist ein unverzichtbares Werkzeug f\u00fcr Unternehmen, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-pipeline-was-du-noch-nicht-wusstest\">die Effizienz und Zuverl\u00e4ssigkeit ihrer ML-Pipelines maximieren<\/a> m\u00f6chten. Dank seiner modularen Komponenten und Integrationsm\u00f6glichkeiten bietet es eine umfassende L\u00f6sung zur <\/span><b>Automatisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>Standardisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> des Lebenszyklus von ML-Modellen. Egal ob Du Entwickler oder Entscheidungstr\u00e4ger bist, in TFX zu investieren ist eine strategische Entscheidung, um den langfristigen Erfolg Deiner KI-Projekte zu sichern.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c56d689 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c56d689\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Bilde Dich mit DataScientest weiter<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73c09fe e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"73c09fe\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d38f86d elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"d38f86d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist TensorFlow Extended (TFX)?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"TensorFlow Extended (TFX) ist eine Open-Source-Plattform, die f\u00fcr das vollst\u00e4ndige Management von Machine-Learning-Pipelines entwickelt wurde, von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung von Modellen in der Produktion.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was sind die wichtigsten Komponenten von TFX?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Zu den wichtigsten Komponenten von TFX geh\u00f6ren TFX Data Validation (TFDV) zur Datenanalyse, TensorFlow Transform (TFT) zur Datenumwandlung, TensorFlow Model Analysis (TFMA) zur Modellevaluierung und TensorFlow Serving zur Bereitstellung in der Produktion.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Welche Vorteile bietet TFX im Vergleich zu anderen Machine-Learning-Plattformen?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"TFX ist eng mit TensorFlow integriert, was ein nahtloses Management der Modelle erm\u00f6glicht. Es bietet spezialisierte Tools f\u00fcr jede Phase der Pipeline und unterst\u00fctzt sowohl Cloud- als auch On-Premise-Umgebungen.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Ist TFX f\u00fcr Anf\u00e4nger im Machine Learning geeignet?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"TFX richtet sich haupts\u00e4chlich an Fachleute, die an gro\u00df angelegten Machine-Learning-Projekten arbeiten. 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