MLOps

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  • 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
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Artikel-Beschreibung

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:
9783960091721
Veröffentlicht:
22.08.2021
Seitenanzahl:
204

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