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MLOps - Kernkonzepte im Überblick
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 a...
| Auteurs principaux: | , , , , |
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| Collectivité auteur: | |
| Format: | Électronique eBook |
| Langue: | Inglés Alemán |
| Publié: |
[Erscheinungsort nicht ermittelbar]
dpunkt
2021
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| Édition: | 1st edition. |
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
| Résumé: | 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-Produktlworkflow integriert werden können. |
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| Description: | Online resource; Title from title page (viewed August 1, 2021). |
| Description matérielle: | 1 online resource (204 pages) |