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MLOps – Kernkonzepte im Überblick E-BOOK

Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren

Mark Treveil, Nicolas Omont, Clément Stenac, Kenji Lefèvre, Du Phan
E-book | Duits | Animals
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Omschrijving

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.

Specificaties

Betrokkenen

Auteur(s):
Uitgeverij:

Inhoud

Aantal bladzijden:
206
Taal:
Duits
Reeks:

Eigenschappen

Productcode (EAN):
9783960105817
Verschijningsdatum:
25/08/2021
Uitvoering:
E-book
Beveiligd met:
Digital watermarking
Formaat:
ePub
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