- Main
- Computers - Artificial Intelligence (AI)
- Practical MLOps: Operationalizing...
Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models
Noah Gift, Alfredo DezaНаскільки Вам сподобалась ця книга?
Яка якість завантаженого файлу?
Скачайте книгу, щоб оцінити її якість
Яка якість скачаних файлів?
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
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
Категорії:
Рік:
2021
Видання:
1
Видавництво:
O'Reilly Media
Мова:
english
Сторінки:
450
ISBN 10:
1098103017
ISBN 13:
9781098103019
Файл:
PDF, 75.15 MB
Ваші теги:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2021
Читати Онлайн
- Завантажити
- pdf 75.15 MB Current page
- Checking other formats...
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