Az Mlops bemutatása: Hogyan skálázzuk a gépi tanulást a vállalaton belül?

Olvasói vélemények

A könyv nagyon magas szintű áttekintést nyújt az MLOps koncepciókról, de hiányzik belőle a mélység és a gyakorlati megvalósítási útmutatás. Míg egyes bírálók értéket találtak a szervezésében és bevezető jellegében, sokan kritizálták, hogy túlságosan leegyszerűsítő, nem lényeglátó, és máshol szabadon hozzáférhető. Az anyagot elsietettnek és a konkrét megoldások hiányának írták le, ami alkalmatlanná teszi a gépi tanulásban jártas szakemberek számára.

⬤ Szervezett szerkezet; könnyen követhető.
⬤ Magas szintű áttekintést nyújt az MLOps fogalmakról.
⬤ Hasznos lehet az ML/DS terén teljesen kezdők számára.

⬤ Nagyon bevezető jellegű; hiányzik a mélység és a konkrét megoldások.
⬤ A tartalom egy egyszerű Google-kereséssel is megtalálható.
⬤ Túlárazott a tartalom mennyiségéhez képest.
⬤ Nem hasznos azok számára, akik már rendelkeznek előzetes MLOps ismeretekkel.
⬤ Az anyag ingyenesen és jobb minőségben is elérhető a weboldalukon.

(9 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Introducing Mlops: How to Scale Machine Learning in the Enterprise

Könyv tartalma:

A szervezetek által létrehozott analitikai és gépi tanulási (ML) modellek több mint fele soha nem kerül be a termelésbe. Az operacionalizálás előtt álló kihívások és akadályok egy része technikai, más része azonban szervezeti jellegű. Akárhogy is, a lényeg az, hogy a termelésben nem lévő modellek nem tudnak üzleti hatást gyakorolni.

Ez a könyv bemutatja az MLOps kulcsfogalmait, hogy segítsen az adattudósoknak és az alkalmazásmérnököknek nemcsak az ML-modellek operacionalizálásában, hogy valódi üzleti változásokat hajtsanak végre, hanem abban is, hogy ezeket a modelleket idővel fenntartsák és javítsák. A világ számos MLOps-alkalmazásán alapuló tanulságokon keresztül kilenc gépi tanulással foglalkozó szakértő nyújt betekintést a modell életciklusának öt lépésébe - a készítés, az előgyártás, a telepítés, a felügyelet és az irányítás -, és feltárja, hogyan lehet a robusztus MLOps-folyamatokat mindvégig beépíteni.

Ez a könyv segít:

⬤ Teljesítse az adattudományi értéket azáltal, hogy csökkenti a súrlódásokat az ML-csatornák és munkafolyamatok teljes hosszában.

⬤ Az ML-modellek finomítása átképzéssel, rendszeres hangolással és teljes átalakítással a hosszú távú pontosság biztosítása érdekében.

⬤ Tervezze meg az MLOps életciklusát, hogy minimalizálja a szervezeti kockázatokat olyan modellekkel, amelyek elfogulatlanok, tisztességesek és megmagyarázhatók.

⬤ ML ML modellek üzemeltetése csővezeték telepítéséhez és külső üzleti rendszerekhez, amelyek összetettebbek és kevésbé szabványosítottak.