Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-05-08
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-05-08
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-05-08
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-05-08
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-05-05
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-05-05
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-05-05
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-04-24
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-04-24
> findR *
Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von ML-Modellen im Unternehmensumfeld
Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen
Viele Machine-Learning-Modelle, die in Unternehmen entwickelt werden, schaffen es aufgrund von organisatorischen und technischen Hürden nicht in den produktiven Betrieb. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie erprobte MLOps-Strategien einsetzen, um eine erfolgreiche DevOps-Umgebung für Ihre ML-Modelle aufzubauen, sie kontinuierlich zu verbessern und langfristig zu warten. Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ihre ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen, die auf zahlreichen MLOps-Anwendungen auf der ganzen Welt basieren, geben neun ML-Experten wertvolle Einblicke in die fünf Schritte des Modelllebenszyklus - Build, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.
Aktualisiert: 2023-04-24
> findR *
MEHR ANZEIGEN
Bücher von Omont, Nicolas
Sie suchen ein Buch oder Publikation vonOmont, Nicolas ? Bei Buch findr finden Sie alle Bücher Omont, Nicolas.
Entdecken Sie neue Bücher oder Klassiker für Sie selbst oder zum Verschenken. Buch findr hat zahlreiche Bücher
von Omont, Nicolas im Sortiment. Nehmen Sie sich Zeit zum Stöbern und finden Sie das passende Buch oder die
Publiketion für Ihr Lesevergnügen oder Ihr Interessensgebiet. Stöbern Sie durch unser Angebot und finden Sie aus
unserer großen Auswahl das Buch, das Ihnen zusagt. Bei Buch findr finden Sie Romane, Ratgeber, wissenschaftliche und
populärwissenschaftliche Bücher uvm. Bestellen Sie Ihr Buch zu Ihrem Thema einfach online und lassen Sie es sich
bequem nach Hause schicken. Wir wünschen Ihnen schöne und entspannte Lesemomente mit Ihrem Buch
von Omont, Nicolas .
Omont, Nicolas - Große Auswahl an Publikationen bei Buch findr
Bei uns finden Sie Bücher aller beliebter Autoren, Neuerscheinungen, Bestseller genauso wie alte Schätze. Bücher
von Omont, Nicolas die Ihre Fantasie anregen und Bücher, die Sie weiterbilden und Ihnen wissenschaftliche Fakten
vermitteln. Ganz nach Ihrem Geschmack ist das passende Buch für Sie dabei. Finden Sie eine große Auswahl Bücher
verschiedenster Genres, Verlage, Schlagworte Genre bei Buchfindr:
Unser Repertoire umfasst Bücher von
Sie haben viele Möglichkeiten bei Buch findr die passenden Bücher für Ihr Lesevergnügen zu entdecken. Nutzen Sie
unsere Suchfunktionen, um zu stöbern und für Sie interessante Bücher in den unterschiedlichen Genres und Kategorien
zu finden. Neben Büchern von Omont, Nicolas und Büchern aus verschiedenen Kategorien finden Sie schnell und
einfach auch eine Auflistung thematisch passender Publikationen. Probieren Sie es aus, legen Sie jetzt los! Ihrem
Lesevergnügen steht nichts im Wege. Nutzen Sie die Vorteile Ihre Bücher online zu kaufen und bekommen Sie die
bestellten Bücher schnell und bequem zugestellt. Nehmen Sie sich die Zeit, online die Bücher Ihrer Wahl anzulesen,
Buchempfehlungen und Rezensionen zu studieren, Informationen zu Autoren zu lesen. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen
das Team von Buchfindr.