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MLOps – Kernkonzepte im Überblick
Marcus Fraaß, Mark Treveil, Nicolas Omont, Clément Stenac, Kenji Lefèvre, Du Phan (Unbekannter Einband, Deutsch)
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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 Machine-Learning-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den… produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Machine-Learning-Modelle zu entwickeln ist das eine, sie im Produktivbetrieb effizient einzusetzen, eine ebenfalls nicht zu unterschätzende Herausforderung – so die Erfahrung vieler Unternehmen. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mithilfe durchdachter MLOps-Strategien eine stabile DevOps-Umgebung für Ihre ML-Anwendungen aufbauen, Ihre Modelle kontinuierlich verbessern und langfristig warten.
Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen aus der ganzen Welt geben neun ML-Experten praxiserprobte Hilfestellungen zu den fünf Schritten des Modelllebenszyklus – Entwicklung, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Erschließen Sie den Wert Ihrer Data-Science-Anwendungen für Ihr Unternehmen vollständig, indem Sie Störfaktoren in ML-Pipelines und -Workflows ausräumen
Verfeinern Sie Ihre ML-Modelle durch Retraining, regelmäßiges Tuning und grundlegende Überarbeitung, um eine dauerhaft hohe Qualität zu gewährleisten
Organisieren Sie den MLOps-Lebenszyklus so, dass Risiken, die in den Modellen stecken könnten, minimiert werden, damit die Ergebnisse unverzerrt, ausgewogen und nachvollziehbar sind
Optimieren Sie ML-Modelle nicht nur für die eigene Deployment-Pipeline, sondern auch für externe Partner, deren Systeme komplexer und weniger standardisiert sind
»Wenn Sie auf der Suche nach Strategien sind, um die konkreten Prozesse der ML-Entwicklung zwischen den Teams zu verbessern, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.«
— Adi Polak, Senior Software Engineer, Microsoft Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
26.08.2021
Sprache
Deutsch
EAN
9783960105831
Herausgeber
O'Reilly
Sonderedition
Nein
Autor
Marcus Fraaß, Mark Treveil, Nicolas Omont, Clément Stenac, Kenji Lefèvre, Du Phan
Seitenanzahl
204
Einbandart
Unbekannter Einband
Buch Untertitel
Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren
Schlagwörter
AI, Artificial Intelligence, Deep Learning, KI, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, Python, Statistische Datenanalyse, Machine Learning Operations, DevOps, Machine-Learning-Modelle, Data Science, Data Engineering
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining
Höhe
240 mm
Breite
16.5 cm
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