- Main
- Computers - Artificial Intelligence (AI)
- Introducing MLOps: How to Scale Machine...
Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Mark Treveil, Nicolas Omont, Clément Stenac, Kenji Lefevre, Du Phan, Joachim Zentici, Adrien Lavoillotte, Makoto Miyazaki, Lynn HeidmannНаскільки Вам сподобалась ця книга?
Яка якість завантаженого файлу?
Скачайте книгу, щоб оцінити її якість
Яка якість скачаних файлів?
More than half of the analytics and machine learning (ML) models created by organizations today never make it into production. Some of the challenges and barriers to operationalization are technical, but others are organizational. Either way, the bottom line is that models not in production can't provide business impact.
This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.
This book helps you:
• Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflows
• Refine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracy
• Design the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainable
• Operationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized
This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.
This book helps you:
• Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflows
• Refine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracy
• Design the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainable
• Operationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized
Категорії:
Рік:
2020
Видання:
1
Видавництво:
O'Reilly Media
Мова:
english
Сторінки:
186
ISBN 10:
1492083291
ISBN 13:
9781492083290
Файл:
PDF, 13.61 MB
Ваші теги:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2020
Читати Онлайн
- Завантажити
- pdf 13.61 MB Current page
- Checking other formats...
- Конвертувати в
- Розблокуйте контевтування файлів розміром більше 8 МБPremium
Чи бажаєте додати книгарню? Зв'яжіться з нами за support@z-lib.do
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш email.
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш Telegram акаунт.
Увага: переконайтесь, що ви прив'язали свій акаунт до Z-Library Telegram боту.
Напртязі 1-5 хвилин файл буде доставлений на ваш Kindle пристрій.
Примітки: вам необхідно верифікувати кожну книгу, яку Ви надсилаєте на Kindle. Перевірте Вашу електронну скриньку на наявність листів з підтвердженням від Amazon Kindle Support.
Виконується конвертація в
Конвертація в не вдалась
Переваги Преміум статусу
- Надсилайте на електронні читалки
- Ліміт завантажень збільшений
- Конвертуйте файли
- Більше результатів пошуку
- Інші переваги