Buch, Deutsch, 204 Seiten, Format (B × H): 162 mm x 237 mm, Gewicht: 394 g
Reihe: Animals
Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren
Buch, Deutsch, 204 Seiten, Format (B × H): 162 mm x 237 mm, Gewicht: 394 g
Reihe: Animals
ISBN: 978-3-96009-172-1
Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meisternStellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigenUmfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen im UnternehmensumfeldFür 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 ausräumenVerfeinern Sie Ihre ML-Modelle durch Retraining, regelmäßiges Tuning und grundlegende Überarbeitung, um eine dauerhaft hohe Qualität zu gewährleistenOrganisieren Sie den MLOps-Lebenszyklus so, dass Risiken, die in den Modellen stecken könnten, minimiert werden, damit die Ergebnisse unverzerrt, ausgewogen und nachvollziehbar sindOptimieren 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
Treveil
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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 ausräumenVerfeinern Sie Ihre ML-Modelle durch Retraining, regelmäßiges Tuning und grundlegende Überarbeitung, um eine dauerhaft hohe Qualität zu gewährleistenOrganisieren Sie den MLOps-Lebenszyklus so, dass Risiken, die in den Modellen stecken könnten, minimiert werden, damit die Ergebnisse unverzerrt, ausgewogen und nachvollziehbar sindOptimieren 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
Zielgruppe
- Data Scientists
- Data Engineers
- Machine Learning Engineers
Fachgebiete
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