dpunkt Computing MLOps Kernkonzepte Buch Machine Learning
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Der MLOps-Band aus der Reihe dpunkt Computing ist ein Buch und Fachbuch für Machine Learning im Betrieb. Als Leitfaden und Ratgeber erklärt er Kernkonzepte, ML-Pipelines und Monitoring für Data Scientists und Data Engineers.
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Der Band zeigt, wie ML-Modelle vom Experiment in stabile Produktivumgebungen kommen. Neun Praktiker beschreiben anhand von Fallbeispielen aus aller Welt fünf Schritte des Modelllebenszyklus. Entwicklung, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance werden jeweils praxisnah eingeordnet.
DevOps-Konzepte werden auf die besonderen Anforderungen von ML-Anwendungen übertragen. Themen sind Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von Modellen im Unternehmen. Retraining und langfristige Wartung erhalten eigene Abschnitte.
MLOps Kernkonzepte für ML-Pipelines und Monitoring
Der Leitfaden erklärt, wie Teams Störfaktoren in ML-Pipelines und Workflows ausräumen. Data Scientists und Data Engineers erhalten Hilfestellungen für robuste Prozesse im Produktworkflow. Das Buch eignet sich für alle, die Data-Science-Anwendungen produktiv betreiben wollen.
Merkmale
Überblick über MLOps-Schlüsselkonzepte
Fünf Schritte: Entwicklung bis Governance
ML-Pipelines, Deployment, Skalierung und Monitoring
