MLOps dla biznesu. Wdrażanie i skalowanie modeli uczenia maszynowegoCzego się nauczysz?Definiowania MLOps i rozumienia, jakie problemy rozwiązuje w firmachIdentyfikowania ról i kompetencji potrzebnych w zespołach MLOps (data science, data engineering, DevOps, biznes)Przekładania celów biznesowych na wymagania dla modeli uczenia maszynowegoOrganizowania procesu tworzenia modeli: od eksploracji danych po trenowanie i ocenęProjektowania i doboru cech oraz oceniania wpływu tych decyzji na późniejsze wdrożenieProwadzenia eksperymentów oraz porównywania modeli na właściwych metrykach i testach zachowaniaZapewniania powtarzalności: wersjonowania, odtwarzania wyników i weryfikowalności modeliPrzygotowywania modeli do produkcji poprzez walidację, testowanie i kontrolę jakościOceniania i ograniczania ryzyka modeli, w tym ryzyk wynikających ze zmiennych środowisk i współdziałania modeliZabezpieczania pipeline'ów ML przed zagrożeniami, w tym atakami adwersarialnymiBudowania potoków CI/CD oraz artefaktów ML gotowych do wdrożeńDobierania strategii wdrażania modeli, konteneryzacji oraz skalowania uruchomień w produkcjiMonitorowania modeli w produkcji, diagnozowania degradacji i planowania ponownego trenowaniaWykrywania dryfu danych i wdrażania pętli sprzężenia zwrotnego z rejestrowaniem oraz oceną onlineUstanawiania governance dla MLOps: zgodności z regulacjami, nadzoru i zasad odpowiedzialnej AIStosowania MLOps w praktyce na przykładach: ryzyko kredytowe, rekomendacje marketingowe i prognozowanie zużycia energiiPraktyczny przewodnik po skalowaniu AI w przedsiębiorstwachMLOps (ang. machine learning operations) to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin IT, łącząca uczenie maszynowe z praktykami DevOps. W erze cyfrowej transformacji, gdy organizacje coraz częściej wdrażają modele AI w środowiskach produkcyjnych, potrzeba skutecznego zarządzania cyklem życia modeli uczenia maszynowego staje się kluczowa. Książka MLOps dla biznesu odpowiada na rosnące zapotrzebowanie rynku na praktyczne przewodniki po tej złożonej tematyce, oferując kompleksowe podejście do skalowania rozwiązań AI w przedsiębiorstwach.Autorzy prezentują pełny cykl życia modeli uczenia maszynowego od tworzenia i walidacji, przez wdrażanie w środowisku produkcyjnym, po monitorowanie i zarządzanie. Szczegółowo omawiają kluczowe aspekty MLOps: automatyzację potoków CI/CD, strategie wdrażania, wykrywanie dryfu danych, zarządzanie ryzykiem i odpowiedzialną sztuczną inteligencję. Praktyczne studium przypadków z różnych branż od finansów po energetykę ilustruje rzeczywiste wyzwania i rozwiązania, z jakimi mierzą się zespoły implementujące MLOps na dużą skalę.Kompleksowy przegląd metodologii MLOps i jej kluczowych komponentówPraktyczne strategie wdrażania modeli w środowiskach produkcyjnychTechniki monitorowania wydajności modeli i wykrywania dryfu danychZarządzanie ryzykiem i aspekty odpowiedzialnej sztucznej inteligencjiRzeczywiste studia przypadków z branży finansowej, marketingu i energetykiNajlepsze praktyki w zakresie automatyzacji i skalowania rozwiązań uczenia maszynowegoWspółpraca między zespołami data science, DevOps i biznesowymiMark Treveil i zespół Dataiku to uznani eksperci w dziedzinie uczenia maszynowego i analizy danych. Mają wieloletnie doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w różnych branżach od telekomunikacji po energetykę. Zespół Dataiku, wiodącej platformy do nauki o danych, regularnie publikuje treści edukacyjne i prowadzi szkolenia dla specjalistów z całego świata.
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
