MLOps - Kernkonzepte im Überblick
- 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
Produktinformationen "MLOps - Kernkonzepte im Überblick"
Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren
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.
Artikel-Details
- Anbieter:
- Dpunkt Verlag
- Autor:
- Mark Treveil
- Artikelnummer:
- 9783960105800
- Veröffentlicht:
- 23.08.21
- Seitenanzahl:
- 206