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MLOps实践:机器学习从开发到生产
李攀登计算机网络/软件工程及软件方法学· 15.9万字
更新时间:2023-02-28 19:14:51
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在大数据时代,机器学习(ML)在互联网领域取得了巨大的成功,数据应用也逐渐从“数据驱动”阶段向“模型驱动”阶段跃升,但这也给ML项目落地带来了更大的困难,为了适应时代的发展,MLOps应运而生。本书从多个方面介绍了MLOps实践路径,内容涵盖了设计、构建和部署由ML驱动的应用程序所需的各种实用技能。本书适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读,可以帮助他们建立实用的MLOps实践框架。
上架时间:2022-04-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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MLOps实践:机器学习从开发到生产最新章节
查看全部- 封底
- 9.4 本章总结
- 9.3 MLOps架构的成熟度评估
- 9.2 自研MLOps平台
- 9.1 ML和MLOps平台比较
- 第9章 对MLOps的一些实践经验总结
- 8.5 本章总结
- 8.4 在MLOps框架内增加监控功能
- 8.3 运维问题的监控
- 8.2 数据科学问题的监控
李攀登
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