an organization to ensure that valuable models aren't left on the shelf to gather dustIntroducing MLOps How to Scale Machine Learning in the Enterprise provides a comprehensive framework for successfully scaling ML in the enterprise and ensures that ML investments deliver their full potential value The book "Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise" addresses the need for a systematic approach to developing, deploying, and maintaining machine learning (ML) models in large-scale enterprises. The authors argue that more than half of the ML models created by organizations today never make it into production, due to various technical and organizational barriers. This results in unrealized business impact and lost opportunities for innovation and growth. To address this issue, the book introduces the concept of MLOps, which is a set of practices that enables data scientists and application engineers to operationalize ML models, maintain them over time, and scale their use across the enterprise. The book is structured around the five stages of the ML model life cycle: build, pre-production, deployment, monitoring, and governance. For each stage, the authors provide practical lessons learned from real-world applications of MLOps, highlighting the challenges and opportunities that arise at each step. They emphasize the importance of treating ML models as a product, with a clear understanding of their purpose and intended use, rather than as a one-time project. By doing so, organizations can ensure that their ML investments deliver their full potential value and continue to evolve over time. In the build stage, the authors stress the need for a robust data foundation, including data preparation, feature engineering, and model selection. They also advocate for collaboration between data scientists and application engineers to ensure that models are designed with production-readiness in mind. The pre-production stage involves testing, validation, and debugging, which are critical steps often overlooked but essential for ensuring model reliability and performance.

Организация, гарантирующая, что ценные модели не останутся на полке для сбора пыли Введение MLOps Как масштабировать машинное обучение на предприятии обеспечивает комплексную основу для успешного масштабирования ML на предприятии и гарантирует, что инвестиции в ML приносят полную потенциальную ценность Книга "Введение MLOps: Как масштабировать машинное обучение на предприятии" обращается к необходимости системного подхода к разработке, развертыванию и поддержке моделей машинного обучения (ML) на крупных предприятиях. Авторы утверждают, что более половины моделей ML, созданных организациями, сегодня никогда не попадают в производство, из-за различных технических и организационных барьеров. Это приводит к нереализованному влиянию на бизнес и потере возможностей для инноваций и роста. Чтобы решить эту проблему, книга вводит концепцию MLOps, которая представляет собой набор практик, которые позволяют специалистам по данным и инженерам приложений вводить в действие ML-модели, поддерживать их во времени и масштабировать их использование на предприятии. Книга построена вокруг пяти этапов жизненного цикла модели ML: сборка, подготовка производства, развертывание, мониторинг и управление. Для каждого этапа авторы предоставляют практические уроки, извлеченные из реальных применений MLOps, подчеркивая проблемы и возможности, возникающие на каждом этапе. Они подчеркивают важность отношения к моделям ML как к продукту, с четким пониманием их назначения и предполагаемого использования, а не как к разовому проекту. Таким образом, организации могут гарантировать, что их инвестиции в ML обеспечивают полную потенциальную ценность и продолжают развиваться с течением времени. На этапе построения авторы подчеркивают необходимость надежной основы данных, включая подготовку данных, разработку функций и выбор модели. Они также выступают за сотрудничество между специалистами по анализу данных и инженерами приложений, чтобы гарантировать, что модели разработаны с учетом готовности к производству. Предварительная стадия включает тестирование, проверку и отладку, которые являются критическими шагами, часто игнорируемыми, но необходимыми для обеспечения надежности и производительности модели.

Une organisation qui veille à ce que les modèles de valeur ne restent pas sur l'étagère de collecte de poussière Introduction MLOps Comment mettre à l'échelle l'apprentissage automatique dans une entreprise fournit un cadre complet pour une mise à l'échelle réussie de ML dans l'entreprise et garantit que l'investissement dans ML apporte toute la valeur potentielle Livre Introduction MLOps : Comment faire évoluer l'apprentissage automatique en entreprise" répond à la nécessité d'une approche systémique pour développer, déployer et soutenir des modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les grandes entreprises. s auteurs affirment que plus de la moitié des modèles ML créés par les organisations ne sont jamais en production aujourd'hui, en raison de diverses barrières techniques et organisationnelles. Il en résulte un impact non réalisé sur les entreprises et une perte de possibilités d'innovation et de croissance. Pour résoudre ce problème, le livre introduit le concept de MLOps, qui est un ensemble de pratiques qui permettent aux spécialistes des données et aux ingénieurs d'applications de mettre en œuvre des modèles ML, de les maintenir dans le temps et de les mettre à l'échelle dans l'entreprise. livre s'articule autour de cinq étapes du cycle de vie du modèle ML : assemblage, préparation de la production, déploiement, suivi et gestion. Pour chaque étape, les auteurs fournissent des leçons pratiques tirées des applications réelles des MLOps, soulignant les défis et les possibilités qui se présentent à chaque étape. Ils soulignent l'importance de traiter les modèles ML comme un produit, avec une compréhension claire de leur destination et de l'utilisation prévue, plutôt que comme un projet unique. De cette façon, les organisations peuvent s'assurer que leur investissement dans les LM offre toute la valeur potentielle et continue d'évoluer au fil du temps. Au cours de la phase de construction, les auteurs soulignent la nécessité d'une base de données fiable, y compris la préparation des données, le développement des fonctions et le choix du modèle. Ils préconisent également une collaboration entre les spécialistes de l'analyse des données et les ingénieurs d'application pour s'assurer que les modèles sont conçus dans un esprit de préparation à la production. L'étape préliminaire comprend le test, la vérification et le débogage, qui sont des étapes critiques souvent ignorées mais nécessaires pour assurer la fiabilité et les performances du modèle.

Organización que asegura que los modelos valiosos no se queden en el estante de recolección de polvo Introducción de MLOps Cómo escalar el aprendizaje automático en una empresa proporciona un marco integral para escalar con éxito el ML en una empresa y asegura que la inversión en ML aporte todo el valor potencial "Introducción de MLOps: Cómo escalar el aprendizaje automático en una empresa" aborda la necesidad de un enfoque sistémico para desarrollar, implementar y apoyar modelos de aprendizaje automático (ML) en grandes empresas. autores sostienen que más de la mitad de los modelos de ML creados por las organizaciones nunca caen hoy en la producción, debido a diversas barreras técnicas y organizativas. Esto se traduce en un impacto no realizado en el negocio y una pérdida de oportunidades de innovación y crecimiento. Para resolver este problema, el libro introduce el concepto de MLOps, que es un conjunto de prácticas que permiten a los expertos en datos e ingenieros de aplicaciones poner en marcha modelos ML, mantenerlos en el tiempo y escalar su uso en la empresa. libro se estructura en torno a cinco etapas del ciclo de vida del modelo ML: montaje, preparación de la producción, despliegue, monitoreo y control. Para cada etapa, los autores proporcionan lecciones prácticas aprendidas de las aplicaciones reales de MLOps, destacando los desafíos y oportunidades que surgen en cada etapa. Destacan la importancia de tratar a los modelos ML como un producto, con una clara comprensión de su destino y uso previsto, y no como un proyecto único. De esta manera, las organizaciones pueden garantizar que sus inversiones en ML proporcionan un valor potencial completo y continúan desarrollándose a lo largo del tiempo. En la fase de construcción, los autores subrayan la necesidad de contar con una base de datos sólida, que incluya la producción de datos, el desarrollo de funciones y la elección del modelo. También abogan por la colaboración entre los analistas de datos y los ingenieros de aplicaciones para garantizar que los modelos se diseñen teniendo en cuenta la preparación para la producción. La etapa preliminar incluye pruebas, validación y depuración, que son pasos críticos, a menudo ignorados pero necesarios para garantizar la confiabilidad y el rendimiento del modelo.

Organização que garante que os modelos valiosos não fiquem na prateleira de coleta de poeira Introdução MLOps Como escalar o aprendizado de máquinas em uma empresa fornece uma base completa para o sucesso da escala de ML na empresa e garante que o investimento em ML traz todo o valor potencial Livro "Introdução MLOs: Como escalar o aprendizado de máquinas em uma empresa" recorre à necessidade de uma abordagem de sistemas para desenvolver, implantar e apoiar modelos de aprendizagem de máquinas (ML) em grandes empresas. Os autores afirmam que mais da metade dos modelos de ML criados pelas organizações nunca entram em produção, devido a várias barreiras técnicas e organizacionais. Isso causa impactos irrealizáveis nos negócios e a perda de oportunidades de inovação e crescimento. Para resolver este problema, o livro introduz o conceito MLOps, que é um conjunto de práticas que permitem aos especialistas em dados e engenheiros de aplicativos ativar modelos ML, mantê-los no tempo e dimensioná-los na empresa. O livro é construído em torno de cinco etapas do ciclo de vida do modelo ML: montagem, produção, implantação, monitoramento e gerenciamento. Para cada etapa, os autores fornecem lições práticas extraídas de aplicações reais do MLOps, destacando os desafios e oportunidades de cada etapa. Eles ressaltam a importância de tratar os modelos ML como produto, com uma compreensão clara da sua destinação e utilização, em vez de um projeto único. Assim, as organizações podem garantir que seus investimentos em ML oferecem total valor potencial e continuam a evoluir ao longo do tempo. Na fase de construção, os autores destacam a necessidade de uma base de dados confiável, incluindo produção de dados, desenvolvimento de funções e escolha de modelo. Eles também defendem a cooperação entre especialistas em análise de dados e engenheiros de aplicativos para garantir que os modelos são desenvolvidos com base na preparação para a produção. A fase preliminar inclui testes, verificação e depuração, que são passos críticos, muitas vezes ignorados, mas necessários para garantir a confiabilidade e o desempenho do modelo.

L'organizzazione che garantisce che i modelli preziosi non restino sullo scaffale per la raccolta della polvere L'introduzione di MLOs Come scalare l'apprendimento automatico in un'azienda fornisce una base completa per scalare con successo l'ML in azienda e garantisce che gli investimenti in ML offrono un valore massimo "Introduzione MLOs: Come scalare l'apprendimento automatico in un'azienda" richiede un approccio di sistema allo sviluppo, all'installazione e al supporto dei modelli di apprendimento automatico (ML) nelle aziende di grandi dimensioni. Gli autori sostengono che oltre la metà dei modelli di ML creati dalle organizzazioni oggi non entrano mai nella produzione, a causa di diverse barriere tecniche e organizzative. Ciò comporta un impatto irrealizzabile sulle imprese e la perdita di opportunità di innovazione e crescita. Per risolvere questo problema, il libro introduce il concetto di MLOps, che è una serie di pratiche che consentono agli esperti di dati e agli ingegneri delle applicazioni di attivare i modelli ML, mantenerli nel tempo e scalarli all'interno dell'azienda. Il libro è articolato intorno a cinque fasi del ciclo di vita del modello ML: assemblaggio, produzione, installazione, monitoraggio e gestione. Per ogni fase, gli autori forniscono lezioni pratiche derivate dalle reali applicazioni di MLOps, sottolineando i problemi e le opportunità di ogni fase. Essi sottolineano l'importanza di trattare i modelli ML come prodotto, con una chiara comprensione della loro destinazione e dell'uso previsto, piuttosto che come progetto singolo. In questo modo, le organizzazioni possono garantire che i loro investimenti in ML offrano pieno valore potenziale e continuino a crescere nel tempo. Durante la fase di costruzione, gli autori sottolineano la necessità di una base di dati affidabile, inclusa la produzione dei dati, lo sviluppo delle funzioni e la scelta del modello. Essi sostengono inoltre la collaborazione tra gli esperti di analisi dei dati e gli ingegneri delle applicazioni per garantire che i modelli siano progettati in base alla volontà di produzione. La fase preliminare include test, verifiche e debug, che sono passaggi critici, spesso ignorati ma necessari per garantire l'affidabilità e le prestazioni del modello.

Eine Organisation, die sicherstellt, dass wertvolle Modelle nicht im Staubsammelregal bleiben Einführung MLOps Wie man maschinelles rnen im Unternehmen skaliert bietet eine umfassende Grundlage für eine erfolgreiche ML-Skalierung im Unternehmen und stellt sicher, dass die Investition in ML den vollen potenziellen Wert bringt Buch "Einführung MLOps: Wie man maschinelles rnen im Unternehmen skaliert" befasst sich mit der Notwendigkeit eines systematischen Ansatzes für die Entwicklung, Bereitstellung und Unterstützung von Machine arning (ML) -Modellen in großen Unternehmen. Die Autoren argumentieren, dass mehr als die Hälfte der von Organisationen erstellten ML-Modelle heute aufgrund verschiedener technischer und organisatorischer Barrieren nie in die Produktion gelangen. Dies führt zu nicht realisierten Auswirkungen auf das Geschäft und zum Verlust von Innovations- und Wachstumschancen. Um dieses Problem zu lösen, führt das Buch das MLOps-Konzept ein, eine Reihe von Praktiken, die es Datenwissenschaftlern und Anwendungsingenieuren ermöglichen, ML-Modelle in Betrieb zu nehmen, sie zeitlich zu unterstützen und ihre Verwendung im Unternehmen zu skalieren. Das Buch basiert auf den fünf Phasen des ML-Modelllebenszyklus: Montage, Produktionsvorbereitung, Bereitstellung, Überwachung und Management. Für jede Phase bieten die Autoren praktische hren aus den realen Anwendungen von MLOps, die die Herausforderungen und Chancen hervorheben, die sich in jeder Phase ergeben. e betonen, wie wichtig es ist, ML-Modelle als Produkt zu behandeln, mit einem klaren Verständnis ihres Zwecks und ihrer beabsichtigten Verwendung und nicht als einmaliges Projekt. Auf diese Weise können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Investitionen in ML den vollen potenziellen Wert bieten und sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Während der Konstruktionsphase betonen die Autoren die Notwendigkeit einer soliden Datengrundlage, einschließlich Datenaufbereitung, Funktionsentwicklung und Modellauswahl. e befürworten auch die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Anwendungsingenieuren, um sicherzustellen, dass die Modelle mit Blick auf die Serienreife entwickelt werden. Die Vorstufe umfasst das Testen, Validieren und Debuggen, kritische Schritte, die oft ignoriert werden, aber notwendig sind, um die Zuverlässigkeit und istung des Modells zu gewährleisten.

Organizacja zapewniająca cenne modele nie pozostają na półce do zbierania kurzu Wprowadzenie MLOps Jak skalować uczenie maszynowe w przedsiębiorstwie zapewnia kompleksowe ramy dla udanego skalowania ML w przedsiębiorstwie i zapewnia, że inwestycje w ML dostarczają pełną potencjalną wartość Książka "Wprowadzenie do MLOp: Jak skalować uczenie maszynowe w przedsiębiorstwie" zaspokaja potrzebę systematycznego podejścia do opracowywania, wdrażania i utrzymywania modeli uczenia maszynowego (ML) w dużych przedsiębiorstwach. Autorzy przekonują, że ponad połowa modeli ML stworzonych dziś przez organizacje nigdy nie wchodzi do produkcji, ze względu na różne bariery techniczne i organizacyjne. Prowadzi to do niezrealizowanych skutków biznesowych i utraty możliwości innowacji i wzrostu. Aby temu zaradzić, książka wprowadza koncepcję MLOp, która jest zbiorem praktyk umożliwiających naukowcom danych i inżynierom aplikacji wprowadzenie modeli ML do działania, utrzymanie ich w czasie i skalowanie ich wykorzystania w całym przedsiębiorstwie. Książka jest ułożona wokół pięciu etapów cyklu życia modelu ML: montażu, przygotowania produkcji, wdrożenia, monitorowania i zarządzania. Na każdym etapie autorzy przedstawiają praktyczne wnioski wyciągnięte z rzeczywistych zastosowań MLOp, podkreślając wyzwania i możliwości, jakie pojawiają się na każdym etapie. Podkreślają znaczenie traktowania modeli ML jako produktu, z jasnym zrozumieniem ich przeznaczenia i zamierzonego zastosowania, a nie jako projektu jednorazowego. W ten sposób organizacje mogą zapewnić, że ich inwestycje w ML zapewniają pełną wartość potencjalną i nadal ewoluują w czasie. Na etapie budowy autorzy podkreślają potrzebę stworzenia solidnych ram danych, w tym przygotowania danych, rozwoju funkcji i doboru modeli. Opowiadają się również za współpracą między naukowcami zajmującymi się danymi a inżynierami aplikacji w celu zapewnienia, że modele są zaprojektowane z myślą o gotowości produkcyjnej. Wstępny etap obejmuje testowanie, walidację i debugowanie, które są krytycznymi krokami często ignorowanymi, ale niezbędnymi do zapewnienia niezawodności i wydajności modelu.

הארגון המבטיח מודלים יקרי ערך לא נשאר על המדף כדי לאסוף מבוא אבק MLOps How to Scale Machine arning באנטרפרייז מספק מסגרת מקיפה להצלחת ML ביוזמה ומבטיח כי השקעות ב-ML מעבירות ערך פוטנציאלי מלא "מבוא ל-MLops: How to Scale Machine arning in the Enterprise" מתייחס לצורך בגישה שיטתית לפיתוח, פריסה ושמירה על מודלים של למידת מכונה במפעלים גדולים. המחברים טוענים כי יותר ממחצית מודלים של ML שנוצרו על ידי ארגונים כיום אינם נכנסים לייצור, בשל חסמים טכניים וארגוניים שונים. זה מוביל להשפעה עסקית לא ממומשת ולאובדן הזדמנויות לחדשנות ולצמיחה. כדי להתייחס לכך, הספר מציג את הרעיון של MLOPs, שהוא סט של פרקטיקות המאפשרות למדעני נתונים ומהנדסי יישומים להכניס מודלים של ML לפעולה, לתחזק אותם לאורך זמן, ולהגדיל את השימוש שלהם ברחבי היזם. הספר בנוי סביב חמישה שלבי מחזור חיים של מודל ML: הרכבה, הכנה לייצור, פריסה, ניטור וניהול. בכל שלב, המחברים מספקים לקחים מעשיים הנלמדים מיישומים של MLOps בעולם האמיתי, המדגישים את האתגרים וההזדמנויות המתעוררים בכל שלב. הם מדגישים את החשיבות של טיפול במודלים של ML כמוצר, עם הבנה ברורה של המטרה והשימוש המיועד שלהם, במקום כפרויקט חד פעמי. כך, ארגונים יכולים להבטיח שהשקעותיהם ב-ML יספקו ערך פוטנציאלי מלא וימשיכו להתפתח לאורך זמן. במהלך שלב הבנייה, המחברים מדגישים את הצורך במסגרת נתונים חזקה, כולל הכנת נתונים, פיתוח תכונה ובחירת מודל. הם גם תומכים בשיתוף פעולה בין מדעני נתונים ומהנדסי יישומים כדי להבטיח מודלים מתוכננים עם מוכנות ייצור בראש. השלב הראשוני כרוך בבדיקות, אימות ודיבוג 'ים, שהם צעדים קריטיים שלעיתים קרובות מתעלמים מהם אך הכרחיים כדי להבטיח את מהימנות הביצועים של המודל.''

Değerli Modellerin Toz Toplaması İçin Rafta Kalmamasını Sağlayan Organizasyon Giriş MLOps İşletmelerde Makine Öğrenimi Nasıl Ölçeklenir?, kurumda başarılı ML ölçeklendirmesi için kapsamlı bir çerçeve sunar ve ML'ye yapılan yatırımların tam potansiyel değer sunmasını sağlar. İşletmelerde Makine Öğreniminin Nasıl Ölçeklendirileceği", büyük işletmelerde makine öğrenimi (ML) modellerinin geliştirilmesi, dağıtılması ve sürdürülmesi için sistematik bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı ele almaktadır. Yazarlar, bugün kuruluşlar tarafından oluşturulan ML modellerinin yarısından fazlasının, çeşitli teknik ve organizasyonel engeller nedeniyle hiçbir zaman üretime girmediğini savunuyorlar. Bu, gerçekleşmemiş iş etkisine ve inovasyon ve büyüme için fırsat kaybına yol açar. Bunu ele almak için, kitap, veri bilimcilerinin ve uygulama mühendislerinin ML modellerini harekete geçirmelerini, zaman içinde sürdürmelerini ve kullanımlarını kurum genelinde ölçeklendirmelerini sağlayan bir dizi uygulama olan MLOps kavramını tanıtmaktadır. Kitap, ML modelinin beş yaşam döngüsü aşaması etrafında yapılandırılmıştır: montaj, üretim hazırlığı, dağıtım, izleme ve yönetim. Her aşama için, yazarlar her aşamada ortaya çıkan zorlukları ve fırsatları vurgulayarak, MLOps gerçek dünya uygulamalarından öğrenilen pratik dersler sağlar. ML modellerini, bir kereye mahsus bir proje olarak değil, amaçlarını ve amaçlarını net bir şekilde anlayarak bir ürün olarak ele almanın önemini vurguluyorlar. Böylece, kuruluşlar ML'deki yatırımlarının tam potansiyel değer sağladığından ve zaman içinde gelişmeye devam ettiğinden emin olabilirler. Yapım aşamasında, yazarlar veri hazırlama, özellik geliştirme ve model seçimi dahil olmak üzere sağlam bir veri çerçevesine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Ayrıca, modellerin üretim hazırlığı göz önünde bulundurularak tasarlandığından emin olmak için veri bilimcileri ve uygulama mühendisleri arasındaki işbirliğini savunurlar. Ön aşama, genellikle göz ardı edilen ancak modelin güvenilirliğini ve performansını sağlamak için gerekli olan kritik adımlar olan test, doğrulama ve hata ayıklamayı içerir.

توفر المنظمة التي تضمن عدم بقاء النماذج القيمة على الرف لجمع الغبار مقدمة MLOps كيفية توسيع نطاق التعلم الآلي في المؤسسة إطارًا شاملاً لتوسيع نطاق ML الناجح في المؤسسة وتضمن أن الاستثمارات في ML تقدم دفتر القيمة المحتملة الكاملة "مقدمة إلى MLOps: تتناول كيفية توسيع نطاق التعلم الآلي في المؤسسة" الحاجة إلى نهج منهجي لتطوير ونشر وصيانة نماذج التعلم الآلي (ML) في الشركات الكبيرة. يجادل المؤلفون بأن أكثر من نصف نماذج ML التي أنشأتها المنظمات اليوم لا تدخل أبدًا في الإنتاج، بسبب العديد من الحواجز التقنية والتنظيمية. وهذا يؤدي إلى تأثير غير محقق للأعمال التجارية وفقدان فرص الابتكار والنمو. لمعالجة هذا، يقدم الكتاب مفهوم MLOps، وهو مجموعة من الممارسات التي تسمح لعلماء البيانات ومهندسي التطبيقات بإدخال نماذج ML حيز التنفيذ، والحفاظ عليها بمرور الوقت، وتوسيع نطاق استخدامها عبر المؤسسة. تم هيكلة الكتاب حول خمس مراحل دورة حياة من نموذج ML: التجميع وإعداد الإنتاج والنشر والرصد والإدارة. لكل مرحلة، يقدم المؤلفون دروسًا عملية مستفادة من تطبيقات العالم الحقيقي لـ MLOps، مع تسليط الضوء على التحديات والفرص التي تنشأ في كل مرحلة. وهم يشددون على أهمية معاملة نماذج ML كمنتج، مع فهم واضح لغرضها واستخدامها المقصود، وليس كمشروع لمرة واحدة. وبالتالي، يمكن للمنظمات أن تضمن أن استثماراتها في مكافحة غسل الأموال توفر قيمة محتملة كاملة وأن تستمر في التطور بمرور الوقت. خلال مرحلة البناء، أكد المؤلفون على الحاجة إلى إطار بيانات قوي، بما في ذلك إعداد البيانات وتطوير الميزات واختيار النماذج. كما أنهم يدعون إلى التعاون بين علماء البيانات ومهندسي التطبيقات لضمان تصميم النماذج مع وضع الاستعداد للتصنيع في الاعتبار. تتضمن المرحلة الأولية الاختبار والتحقق والتصحيح، وهي خطوات حاسمة غالبًا ما يتم تجاهلها ولكنها ضرورية لضمان موثوقية النموذج وأدائه.

귀중한 모델을 보장하는 조직은 먼지 소개 MLops를 수집하기 위해 선반에 머물지 않습니다. 기업에서 기계 학습을 확장하는 방법은 기업에서 성공적인 ML 스케일링을위한 포괄적 인 프레임 워크를 제공하고 MLOP에 대한 투자: 기업에서 기계 학습을 확장하는 방법 "은 대기업에서 기계 학습 (ML) 모델을 개발, 배포 및 유지하기위한 체계적인 접근 방식의 필요성을 해결합니다. 저자들은 오늘날 조직이 만든 ML 모델의 절반 이상이 다양한 기술 및 조직 장벽으로 인해 생산에 들어 가지 않는다고 주장합니다. 이로 인해 실현되지 않은 비즈니스 영향과 혁신 및 성장 기회 손실이 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해이 책은 데이터 과학자 및 응용 프로그램 엔지니어가 ML 모델을 실행하고 시간이 지남에 따라 유지 관리하며 기업 전체에서 사용을 확장 할 수있는 일련의 관행 인 MLops 개념을 소개합니다. 이 책은 ML 모델의 5 가지 수명주기 단계 (조립, 생산 준비, 배포, 모니터링 및 관리) 로 구성됩니다. 각 단계마다 저자는 MLops의 실제 응용 프로그램에서 배운 실용적인 교훈을 제공하여 각 단계에서 발생하는 과제와 기회를 강조합니다. 일회성 프로젝트가 아닌 목적과 의도 된 용도를 명확하게 이해하여 ML 모델을 제품으로 취급하는 것의 중요성을 강조합니다. 따라서 조직은 ML에 대한 투자가 잠재적 인 가치를 충분히 제공하고 시간이 지남에 따라 계속 발전 할 수 있습니다. 빌드 단계에서 저자는 데이터 준비, 기능 개발 및 모델 선택을 포함한 강력한 데이터 프레임 워크의 필요성을 강조합니다. 또한 데이터 과학자와 응용 프로그램 엔지니어 간의 협력을 옹호하여 모델이 제조 준비 상태를 염두에두고 설계되도록합니다. 예비 단계에는 테스트, 검증 및 디버깅이 포함되며, 이는 종종 무시되지만 모델의 신뢰성과 성능을 보장하는 데 필요한 중요한 단계입니다.

機関貴重なモデルを確保するために棚にとどまらないダストを収集するMLOpsイントロダクション企業で機械学習をスケーリングする方法企業で成功したMLスケーリングのための包括的なフレームワークを提供し、MLへの投資が潜在的な価値の本を完全に提供することを保証しますps： 企業で機械学習をスケーリングする方法"は、大企業で機械学習（ML）モデルを開発、展開、維持するための体系的なアプローチの必要性に対処します。著者たちは、今日の組織によって作成されたMLモデルの半数以上が、さまざまな技術的および組織的障壁のために生産に参入しないと主張している。これは、未実現のビジネスへの影響とイノベーションと成長の機会の喪失につながります。これに対処するために、本はMLOpsの概念を紹介します。これは、データサイエンティストとアプリケーションエンジニアがMLモデルを実行し、時間をかけてそれらを維持し、企業全体で使用を拡大することを可能にする一連のプラクティスです。この本は、MLモデルの5つのライフサイクルステージ（アセンブリ、生産準備、展開、監視、管理）を中心に構成されています。また、各段階において、実際のMLOpsの応用から得られた実践的な教訓を提供し、各段階で発生する課題と機会を強調している。彼らは、MLモデルを製品として扱うことの重要性を強調しています。したがって、組織は、MLへの投資が潜在的な価値を最大限に提供し、時間とともに進化し続けることを保証することができます。ビルドフェーズでは、データ準備、機能開発、モデル選択など、堅牢なデータフレームワークの必要性を強調している。また、データサイエンティストとアプリケーションエンジニアのコラボレーションを提唱し、モデルが製造準備を念頭に置いて設計されていることを確認しています。予備段階では、テスト、検証、およびデバッグが行われます。これは、モデルの信頼性とパフォーマンスを確保するためにしばしば無視されますが、必要な重要なステップです。