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| LEADER |
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| 007 |
cr||||||||||||||||||||| |
| 008 |
211025 ||| eng |
| 100 |
1 |
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|a Treveil, Mark
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| 245 |
0 |
0 |
|a MLOps - Kernkonzepte im Überblick
|c Treveil, Mark
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| 250 |
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|a 1st edition
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| 260 |
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|a [Erscheinungsort nicht ermittelbar], Boston, MA
|b dpunkt, Safari
|c 2021
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| 300 |
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|a 204 pages
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| 653 |
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|a Electronic books ; local
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| 700 |
1 |
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|a Stenac, Clément
|e VerfasserIn
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| 700 |
1 |
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|a Omont, Nicolas
|e VerfasserIn
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| 700 |
1 |
|
|a Lefèvre, Kenji
|e VerfasserIn
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| 041 |
0 |
7 |
|a eng
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b OREILLY
|a O'Reilly
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| 500 |
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|a Online resource; Title from title page (viewed August 1, 2021)
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://learning.oreilly.com/library/view/~/9781098129651/?ar
|x Verlag
|3 Volltext
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0 |
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|a 006.3/1
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| 082 |
0 |
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|a 011.39
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| 520 |
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|a Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment,Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktlworkflow integriert werden können
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