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MLOps-Grundlagen: Bereitstellen und Verwalten von Machine-Learning-Modellen in der Produktion

by Booker Blunt
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9798298735599
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Independently Published
  • Publisher Imprint: Independently Published
  • Publication Date:
  • Pages: 288
  • Original Price: GBP 14.7
  • Language: German
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 386 grams
  • BISAC Subject(s): Computer Science

MLOps-Grundlagen
Bereitstellen und Verwalten von Machine-Learning-Modellen in der Produktion

Von Modellen zu Mehrwert - Machine Learning erfolgreich in Produktion bringen.
Mit MLOps-Grundlagen erhalten Sie einen praxisnahen Leitfaden, wie Sie Machine-Learning-Modelle zuverl�ssig entwickeln, bereitstellen und betreiben. Statt Modelle nur im Labor zu bauen, lernen Sie, wie diese in realen Umgebungen skalierbar, reproduzierbar und sicher funktionieren.

Das lernen Sie in diesem Buch
  • Einf�hrung in MLOps: Konzepte, Vorteile und Best Practices

  • Unterschiede zwischen ML-Entwicklung und ML-Betrieb

  • Aufbau einer ML-Pipeline: Daten, Training, Validierung, Deployment

  • Modellversionierung und Nachvollziehbarkeit (MLflow, DVC)

  • Automatisierung mit CI/CD f�r Machine Learning

  • Containerisierung und Deployment mit Docker und Kubernetes

  • Monitoring von ML-Modellen in der Produktion (Drift, Performance, Logging)

  • Retraining und Continuous Learning

  • Sicherheit, Governance und Skalierung im Produktivbetrieb

  • Praxisprojekt: Von einem ML-Modell bis zur produktionsreifen API

F�r wen ist dieses Buch geeignet?
  • Data Scientists, die ihre Modelle produktiv einsetzen m�chten

  • ML Engineers, die stabile Pipelines bauen wollen

  • Softwareentwickler, die KI in bestehende Systeme integrieren m�chten

  • IT-Teams, die skalierbare ML-L�sungen betreiben wollen

Warum dieses Buch?
  • Klare, praxisnahe Erkl�rungen ohne unn�tige Theorie

  • Mit Tools, Frameworks und Best Practices aus der Industrie

  • Schritt f�r Schritt von der Modellentwicklung bis zum Deployment

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