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Produktbild: MLOps - Kernkonzepte im Überblick

MLOps - Kernkonzepte im Überblick Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren

Aus der Reihe Animals

34,90 €

inkl. gesetzl. MwSt.

Beschreibung

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
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Beschreibung

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.

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Erscheinungsdatum

26.08.2021
Verlag O'Reilly
Seitenzahl

206 (Printausgabe)
Dateigröße

4450 KB
Übersetzt von

Marcus Fraass
Sprache

Deutsch
EAN

9783960105800
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