Bewertung:
Das Buch wird wegen seines praktischen Ansatzes für MLOps hoch gelobt. Es bietet klare Anleitungen für die Einrichtung einer Data-Science-Infrastruktur und die effektive Implementierung von Methoden des maschinellen Lernens. Es bietet wertvolle Code-Beispiele und Einblicke in die Praxis, die für ML-Ingenieure von Vorteil sind.
Vorteile:⬤ Klarer, prägnanter Text
⬤ wertvolle Code-Beispiele
⬤ umfassende Anleitung zur Entwicklung von ML-Pipelines
⬤ praktische Einblicke aus realen Projekten
⬤ deckt ein breites Spektrum an Themen ab, von der Infrastruktur bis zum Einsatz.
Es werden keine nennenswerten Nachteile erwähnt; allerdings sollten die Leser Vorkenntnisse in der ML-Theorie haben, um von den Inhalten voll profitieren zu können.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Machine Learning Engineering in Action
Praxiserprobte Tipps, Tricks und Entwurfsmuster für den Aufbau von Machine Learning-Projekten, die vom Konzept bis zur Produktion einsatzfähig, wartbar und sicher sind.
Machine Learning Engineering in Action stellt einen Ansatz für den Aufbau von einsatzfähigen, wartbaren Produktionssystemen für maschinelles Lernen vor. Sie werden Softwareentwicklungsstandards einführen, die eine bessere Codeverwaltung ermöglichen und das Testen, Skalieren und sogar die Wiederverwendung Ihres maschinellen Lerncodes erleichtern!
Sie lernen, wie Sie Ihr Projekt planen und skalieren, wie Sie die teamübergreifende Logistik verwalten, um fatale Kommunikationsfehler zu vermeiden, und wie Sie die Architektur Ihres Codes so entwerfen, dass er stabiler wird. Sie erfahren sogar, wann Sie maschinelles Lernen nicht einsetzen sollten - und welche alternativen Ansätze billiger und effektiver sein könnten. Wenn Sie diesen Leitfaden durchgearbeitet haben, werden Sie in der Lage sein, kosteneffiziente Lösungen für große und kleine Unternehmen zuverlässig bereitzustellen.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
| ISBN: | 9781617298714 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 300 |
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