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Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NT.EIT MLOp / College 6c - Informatik & Computer	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0

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

 

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 ausräumen

Verfeinern Sie Ihre ML-Modelle durch Retraining, regelmäßiges Tuning und grundlegende Überarbeitung, um eine dauerhaft hohe Qualität zu gewährleisten

Organisieren Sie den MLOps-Lebenszyklus so, dass Risiken, die in den Modellen stecken könnten, minimiert werden, damit die Ergebnisse unverzerrt, ausgewogen und nachvollziehbar sind

Optimieren Sie ML-Modelle nicht nur für die eigene Deployment-Pipeline, sondern auch für externe Partner, deren Systeme komplexer und weniger standardisiert sind

(Verlagstext)