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MLOps - Kernkonzepte im Überblick

Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren

349 Lesepunkte
Taschenbuch
34,90 €inkl. Mwst.
Zustellung: Di, 08.10. - Do, 10.10.
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Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
  • 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

»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

Jetzt reinlesen: Inhaltsverzeichnis(pdf)

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Produktdetails

Erscheinungsdatum
26. August 2021
Sprache
deutsch
Seitenanzahl
204
Reihe
Animals
Autor/Autorin
Mark Treveil
Übersetzung
Marcus Fraaß
Verlag/Hersteller
Originalsprache
englisch
Produktart
kartoniert
Gewicht
394 g
Größe (L/B/H)
237/162/14 mm
ISBN
9783960091721

Portrait

Mark Treveil

Mark Treveil hat bereits zahlreiche Produkte in verschiedenen Bereichen wie etwa Telekommunikation, Bankwesen und dem Online-Börsengeschäft konzipiert. Sein eigenes Startup hat eine regelrechte Wende in der britischen Kommunalverwaltung initiiert, wo seine Digitalisierungslösung noch immer vorherrscht. Derzeit ist er im Pariser Produktteam von Dataiku beschäftigt.

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