Practical MLOps : Operationalizing Machine Learning Models

Noah Gift

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Sprache: Englisch

Verlag: O'reilly Media Okt 2021, 2021

1098103017 / 9781098103019

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Neuware - Getting your models into production is the fundamental challenge of machine learning. MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it into practice to operationalize your machine learning models. Current and aspiring machine learning engineers--or anyone familiar with data science and Python--will build a foundation in MLOps tools and methods (along with AutoML and monitoring and logging), then learn how to implement them in AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. The faster you deliver a machine learning system that works, the faster you can focus on the business problems you're trying to crack. This book gives you a head start. You'll discover how to: - Apply DevOps best practices to machine learning - Build production machine learning systems and maintain them - Monitor, instrument, load-test, and operationalize machine learning systems - Choose the correct MLOps tools for a given machine learning task - Run machine learning models on a variety of platforms and devices, including mobile phones and specialized hardware.

Bestandsnummer des Verkäufers 9781098103019

Titel
Practical MLOps : Operationalizing Machine Learning Models
Autor
Noah Gift
Verlag
O'reilly Media Okt 2021
Veröffentlichungsjahr
2021
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1098103017
ISBN-13
9781098103019
Artikelgewicht
798 Gramm
Abmessungen
232x178x30 mm

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