عنوان فارسی
MLOs عملی: عملیاتی کردن مدل های یادگیری ماشین
عنوان اصلی
Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models
ویرایش
1
ناشر
O Reilly Media
نویسنده
Noah Gift Alfredo Deza
ISBN
1098103017 9781098103019
سال نشر
2021
زبان
English
تعداد صفحات
444
دسته
سایبرنتیک: هوش مصنوعی
فرمت کتاب
pdf – قابل تبدیل به سایر فرمت ها
حجم فایل
12.8 مگابایت
آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.
توضیحات فارسی
کتاب “MLOps عملی: عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین” (Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models) نوشته نوح گیفت و آلفردو دزا، یک راهنمای کاربردی و جامع برای پیاده‌سازی MLOps (ادغام یادگیری ماشین با عملیات نرم‌افزاری) است. این کتاب به تیم‌های داده و مهندسان یادگیری ماشین کمک می‌کند تا مدل‌های خود را از مرحله آزمایش به محیط‌های عملیاتی (Production) منتقل کنند.
نویسندگان با استفاده از تجربه گسترده خود در صنعت، مفاهیم کلیدی مانند خطوط لوله خودکار (پایپلاین‌ها)، پایش مدل‌ها، نسخه‌گذاری داده‌ها و مدل‌ها، و یکپارچه‌سازی با DevOps را به زبانی ساده و قابل فهم توضیح می‌دهند. کتاب شامل مثال‌های واقعی، ابزارهای مدرن (مانند داکر، کوبرنتیز، GitHub Actions و MLflow) و بهترین روش‌ها برای مقیاس‌پذیری و نگهداری مدل‌هاست.
این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و معماران فناوری که می‌خواهند سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین را پایدار، قابل اعتماد و کارآمد کنند، بسیار مفید است. با ترکیب تئوری و عمل، خوانندگان یاد می‌گیرند که چگونه از چالش‌های استقرار مدل‌ها جلوگیری کرده و راه‌حل‌های هوشمندانه‌ای را پیاده‌سازی کنند.
English Description
“Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models” by Noah Gift and Alfredo Deza is a hands-on guide to implementing MLOps—the practice of streamlining machine learning workflows into production environments. The book bridges the gap between experimental ML models and scalable reliable deployments offering actionable insights for data teams.
Drawing from their industry expertise the authors cover core topics like automated pipelines model monitoring data/model versioning and DevOps integration. Real-world examples modern tools (e.g. Docker Kubernetes GitHub Actions MLflow) and best practices for scalability and maintenance are emphasized.
Ideal for data scientists ML engineers and tech architects this book demystifies challenges in model deployment from reproducibility to performance tracking. It balances theory with practical code snippets teaching readers to design robust systems that align with business goals.
By focusing on collaboration automation and continuous improvement Practical MLOps equips professionals to turn prototypes into impactful production-ready solutions—an essential read for anyone in the AI/ML lifecycle.
نقد و بررسی‌ها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.