MLOps實戰 機器學習模型的開發、部署與應用 圖書 ![](/liaode/images/fjie0.gif)
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當今,組織創建的分析和機器學習(ML)模型中超過一半從未投入生產。機器學習運營化的一些挑戰和障礙是技術性的,但其他則是組織性的。無論采取哪種方式解決問題,底線是未投入生產的模型不會影響業務。 本書介紹了MLOps的關鍵概念,以幫助數據科學家和應用工程師操作ML模型來驅動真正的業務變革,並隨著時間的推移維護和改進這些模型。以全球眾多MLOD5應用課程為基礎,9位機器學習專家深入探討了模型生命周期的五個階段——開發、預生產、部署、監控和治理,揭示了如何將強大的MLOps流程貫穿始終。本書將幫助你: 通過減少整個ML管道和工作流程中的摩擦,實現數據科學的價值。 通過重新訓練、定期調整和全面重構來優化ML模型,以確保長期準確性。 設計MLOps生命周期,以使用公正、公平、可解釋的模型將組織風險降至大力度優惠。 為管道的部署和更復雜、標準化程度更低的外部業務繫等
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