MLOps dla biznesu. Wdrażanie i skalowanie modeli uczenia maszynowego Mark Treveil, the Daitaku Team

W przygotowaniu

MLOps dla biznesu. Wdrażanie i skalowanie modeli uczenia maszynowego Mark Treveil, the Daitaku Team - okladka książki

Autorzy:: Mark Treveil, the Daitaku Team
Wydawnictwo:: Helion
Ocena:
Stron:: 160
Druk:: oprawa miękka

Książka

w przygotowaniu

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Przenieś na półkę

Powiadom o dostępności audiobooka »

Praktyczny przewodnik po skalowaniu AI w przedsiębiorstwach

MLOps (ang. machine learning operations) to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin IT, łącząca uczenie maszynowe z praktykami DevOps. W erze cyfrowej transformacji, gdy organizacje coraz częściej wdrażają modele AI w środowiskach produkcyjnych, potrzeba skutecznego zarządzania cyklem życia modeli uczenia maszynowego staje się kluczowa. Książka MLOps dla biznesu odpowiada na rosnące zapotrzebowanie rynku na praktyczne przewodniki po tej złożonej tematyce, oferując kompleksowe podejście do skalowania rozwiązań AI w przedsiębiorstwach.

Autorzy prezentują pełny cykl życia modeli uczenia maszynowego od tworzenia i walidacji, przez wdrażanie w środowisku produkcyjnym, po monitorowanie i zarządzanie. Szczegółowo omawiają kluczowe aspekty MLOps: automatyzację potoków CI/CD, strategie wdrażania, wykrywanie dryfu danych, zarządzanie ryzykiem i odpowiedzialną sztuczną inteligencję. Praktyczne studium przypadków z różnych branż od finansów po energetykę ilustruje rzeczywiste wyzwania i rozwiązania, z jakimi mierzą się zespoły implementujące MLOps na dużą skalę.

Kompleksowy przegląd metodologii MLOps i jej kluczowych komponentów
Praktyczne strategie wdrażania modeli w środowiskach produkcyjnych
Techniki monitorowania wydajności modeli i wykrywania dryfu danych
Zarządzanie ryzykiem i aspekty odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
Rzeczywiste studia przypadków z branży finansowej, marketingu i energetyki
Najlepsze praktyki w zakresie automatyzacji i skalowania rozwiązań uczenia maszynowego
Współpraca między zespołami data science, DevOps i biznesowymi

Mark Treveil i zespół Dataiku to uznani eksperci w dziedzinie uczenia maszynowego i analizy danych. Mają wieloletnie doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w różnych branżach od telekomunikacji po energetykę. Zespół Dataiku, wiodącej platformy do nauki o danych, regularnie publikuje treści edukacyjne i prowadzi szkolenia dla specjalistów z całego świata.

Pokaż opis z okładki oryginału »

Ponad połowa modeli analitycznych i modeli uczenia maszynowego tworzonych obecnie przez organizacje nigdy nie trafia do produkcji. Niektóre z wyzwań i barier w ich praktycznym wykorzystaniu ma charakter techniczny, ale inne są organizacyjne. Tak czy inaczej, najważniejszy jest fakt, że modele, które nie znajdują się w środowisku produkcyjnym, nie mogą zapewnić wpływu na działalność biznesową.

Ta książka przedstawia kluczowe koncepcje MLOps, aby pomóc badaczom danych i inżynierom aplikacji nie tylko stosować modele uczenia maszynowego w celu wprowadzania rzeczywistych zmian biznesowych, ale także utrzymywać je i ulepszać w miarę upływu czasu. Dzięki wnioskom i doświadczeniu zdobytym podczas stosowania praktyk MLOps na całym świecie, autorzy niniejszej książki dziewięciu ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego szczegółowo opisują pięć etapów cyklu życia modelu jego tworzenie, przygotowanie do wdrożenia, wdrożenie, monitorowanie i zarządzanie i wyjaśnia, w jaki sposób można wdrożyć solidne procesy MLOps w całej organizacji.

Ta książka pomoże Ci:

W pełni wykorzystać korzyści jakie mogą zapewnić rozwiązania nauki o danych poprzez usprawnienie działania potoków i przepływów pracy uczenia maszynowego.
Udoskonalać modele uczenia maszynowego poprzez ponowne trenowanie, okresowe dostrajanie i całkowitą przebudowę w celu zapewnienia długoterminowej dokładności.
Zaprojektować cykl życia MLOps w celu zminimalizowania ryzyka organizacyjnego dzięki stosowaniu modeli, które są bezstronne, sprawiedliwe i zapewniają możliwość wyjaśnienia swojego działania.
Przygotowywać modele uczenia maszynowego na potrzeby wdrażania potoków oraz zewnętrznych systemów biznesowych, które są bardziej złożone i mniej standaryzowane.

Jeśli zależy Ci na lepszym planowaniu strategicznym i umożliwieniu wykorzystania praktycznego procesu ML w zespołach, ta książka jest dla Ciebie. [AK3.1]

Adi Polak, starszy inżynier oprogramowania, Microsoft

Doskonały przewodnik po budowaniu, skalowaniu, usprawnianiu i zarządzaniu wdrażaniem modeli w przedsiębiorstwie.

Parul Pandey, pasjonat i propagator nauki od danych, H2O.ai

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Mark Treveil projektował produkty w tak różnorodnych branżach jak telekomunikacja, bankowość i handel internetowy. Jego własny startup doprowadził do rewolucji w zarządzaniu brytyjskim samorządem lokalnym, gdzie do dziś dominuje. Obecnie jest częścią zespołu produktowego Dataiku z siedzibą w Paryżu.

Oceny i opinie klientów: MLOps dla biznesu. Wdrażanie i skalowanie modeli uczenia maszynowego Mark Treveil, the Daitaku Team

(0)

Szczegóły książki

Dane producenta: »
Tytuł oryginału:: Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Tłumaczenie:: Kinga Dolczewska, Rafał Kępa, Izabela Łajszczak, Piotr Rajca
ISBN Książki drukowanej:: 978-83-289-3882-3, 9788328938823
Format:: 165x235
Numer z katalogu:: 284886

Kategorie

Kliknij, aby zgłosić błędnie przypisaną kategorię »

Informatyka » Sztuczna inteligencja
Informatyka » Biznes IT » Big data » Uczenie maszynowe

Dostępność produktu

Produkt nie został jeszcze oceniony pod kątem ułatwień dostępu lub nie podano żadnych informacji o ułatwieniach dostępu lub są one niewystarczające. Prawdopodobnie Wydawca/Dostawca jeszcze nie umożliwił dokonania walidacji produktu lub nie przekazał odpowiednich informacji na temat jego dostępności.

Helion - inne książki

Zamknij

MLOps dla biznesu. Wdrażanie i skalowanie modeli uczenia maszynowego Mark Treveil, the Daitaku Team