Изучите основы MLOps с помощью этой бесплатной электронной книги
Основы MLOps в бесплатной электронной книге
MLOps, сокращение от Machine Learning Operations, стал важной дисциплиной для организаций, стремящихся эффективно создавать, развертывать и управлять моделями машинного обучения. Применяя принципы DevOps к рабочим процессам машинного обучения, MLOps стремится обеспечить беспрепятственное сотрудничество между учеными-данными и инженерами и оптимизировать полный жизненный цикл машинного обучения.
MLOps применяет принципы и передовые практики DevOps к специфическим потребностям науки о данных и машинного обучения, обеспечивая беспрепятственное сотрудничество между учеными-данными, инженерами и операционными командами.
Эта бесплатная электронная книга, Essential MLOps: Что вам нужно знать для успешной реализации, от Data Science Horizons, представляет собой всестороннее введение в MLOps. Вы узнаете основы помощи организациям в оптимизации процесса создания, развертывания и управления моделями машинного обучения в производственных средах.
Essential MLOps охватывает важность данной темы, ее ключевые компоненты, необходимые навыки MLOps, инструменты и технологии, а также реальные кейсы. Его целью является предоставить читателям прочное понимание концепций, методов и инструментов MLOps для их внедрения в организации. Как указано в книге:
Применяя практики MLOps и используя подходящие инструменты и технологии, организации могут оптимизировать рабочие процессы машинного обучения, улучшить производительность моделей и достигнуть значимых результатов.
Ключевые темы, рассмотренные включают управление и контроль версий данных, обучение и оценку моделей, непрерывную интеграцию и непрерывное развертывание (CI/CD), мониторинг и управление производительностью, а также кейсы из таких отраслей, как электронная коммерция, финансы, здравоохранение и производство. Книга подчеркивает преимущества MLOps, такие как улучшенное сотрудничество, более быстрое развертывание, лучшая производительность моделей и повышенная масштабируемость и поддерживаемость систем машинного обучения.
В целом, Essential MLOps: Что вам нужно знать для успешной реализации от Data Science Horizons предоставляет ценные знания для всех, кто стремится успешно внедрить MLOps в своей организации. Практическое руководство делает его полезным ресурсом для ученых-данных, инженеров, руководителей команд и других специалистов, интересующихся оптимизацией рабочих процессов машинного обучения.
Matthew Mayo (@mattmayo13) – это ученый-данных и редактор-главный ресурса VoAGI, ведущего онлайн-ресурса по науке о данных и машинному обучению. Его интересы лежат в области обработки естественного языка, проектирования и оптимизации алгоритмов, обучения без учителя, нейронных сетей и автоматизированного подхода к машинному обучению. Мэттью имеет степень магистра в области компьютерных наук и диплом по добыче данных. С ним можно связаться по адресу editor1 at VoAGI[dot]com.
