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题名/责任者:

MLOps权威指南/(美) 诺亚·吉夫特 (Noah Gift), (美) 阿尔弗雷多·德萨 (Alfredo Deza) 著 黄绿君, 高峰斌, 李杰译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72421-6/CNY139.00

载体形态项:

370页:图;24cm

统一题名:

Practical MLOps : operationalizing machine learning models

丛编项:

O'Reilly精品图书系列

个人责任者:

吉夫特 (Gift, Noah) 著

个人责任者:

德萨 (Deza, Alfredo) 著

个人次要责任者:

黄绿君 译

个人次要责任者:

高峰斌 译

个人次要责任者:

李杰 译

学科主题:

机器学习-指南

中图法分类号:

TP181-62

版本附注:

据原书2021年英文版译出

出版发行附注:

简体中文版由O'Reilly Media, Inc.授权出版

相关题名附注:

书文原名取自封面

提要文摘附注:

本书详细介绍了DevOps和MLOps的理论和实践，包括如何创建持续集成和持续交付、Kaizen（即对所有事物进行持续改进的想法）等，还介绍了基于云的MLOps，以及MLOps的关键技术领域，包括AutoML、容器、边缘计算和模型可移植性。本书最后还介绍了一些真实案例研究，并介绍执行MLOps时面临的挑战。本书各章内容独立，读者可以根据自己的需要选择阅读，并且每章末尾都有练习题和讨论题，便于读者边学习边思考。

使用对象附注:

任何对MLOps感兴趣的人

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