MLOps - Kernkonzepte im Überblick / Animals (PDF)
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
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Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
- Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
- Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
- Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten.
Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
- Autoren: Mark Treveil , Nicolas Omont , Clément Stenac , Kenji Lefèvre , Du Phan
- 2021, Deutsche Ausgabe, 206 Seiten, Deutsch
- Übersetzer: Marcus Fraaß
- Verlag: O'Reilly
- ISBN-10: 3960105800
- ISBN-13: 9783960105800
- Erscheinungsdatum: 26.08.2021
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- Dateiformat: PDF
- Größe: 5.93 MB
- Ohne Kopierschutz
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