MLOps - Kernkonzepte im Überblick (eBook)
204 Seiten
O'Reilly Verlag
978-3-96010-580-0 (ISBN)
- 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.
Mark Treveil hat bereits zahlreiche Produkte in verschiedenen Bereichen wie etwa Telekommunikation, Bankwesen und dem Online-Börsengeschäft konzipiert. Sein eigenes Startup hat eine regelrechte Wende in der britischen Kommunalverwaltung initiiert, wo seine Digitalisierungslösung noch immer vorherrscht. Derzeit ist er im Pariser Produktteam von Dataiku beschäftigt.
»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
»Besonders lobenswert ist die Tatsache, dass sich das Autorenteam auch dem immer wichtiger werdenden Thema fairer und inklusiver Künstlicher Intelligenz widmet. Denn wer heutzutage ein KI-System einsetzt, muss damit rechnen, dass dessen Ergebnisse auch auf ihre Political Correctness hin beurteilt werden. (...) "MLOps – Kernkonzepte im Überblick" liefert eine leicht verständliche Einführung, die das holistische Problem von MLOps umfassend beleuchtet.« heise online, Oktober 2021
| Erscheint lt. Verlag | 26.8.2021 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Animals |
| Übersetzer | Marcus Fraaß |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge |
| Schlagworte | AI • Artificial Intelligence • data engineering • Data Science • Deep learning • DevOps • KI • Künstliche Intelligenz • Machine-Learning-Modelle • Machine Learning Operations • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Python • Statistische Datenanalyse |
| ISBN-10 | 3-96010-580-0 / 3960105800 |
| ISBN-13 | 978-3-96010-580-0 / 9783960105800 |
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