《MLOps实战 机器学习模型的开发、部署与应用（本书是在企业中构建、扩展、简化和管理机器学习模型的优秀指南。） (O''''Reilly精品图书系列)》马克·特雷维尔(Mark Treveil) the Dataiku Team (azw3格式)

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《MLOps实战 机器学习模型的开发、部署与应用（本书是在企业中构建、扩展、简化和管理机器学习模型的优秀指南。） (O''''Reilly精品图书系列)》马克·特雷维尔(Mark Treveil) the Dataiku Team

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书籍介绍：

《MLOps实战：机器学习模型的开发、部署与应用》是O'Reilly精品图书系列中的一本，由马克·特雷维尔(Mark Treveil) 和 Dataiku 团队合著。
主要内容
这本书提供了在企业环境中构建和管理机器学习（ML）项目的方法。它涵盖了从数据准备到模型部署的整个生命周期，并强调了如何通过MLOps实践来简化这些过程。书中详细介绍了以下方面：
1. 开发阶段：包括数据收集、特征工程、模型训练等，重点在于使用自动化工具和技术提高效率。
2. 部署阶段：讨论了将机器学习模型集成到生产环境中的最佳方法，涉及到API设计、监控和维护等方面。
3. 管理与扩展：提供了关于如何在大规模环境下管理ML项目的信息，包括团队协作、版本控制以及确保持续改进的方法。
阅读意义
对于企业来说，《MLOps实战》是一本非常有价值的书籍。它不仅为机器学习工程师、数据科学家和业务分析师等角色提供了实用的技术指导，还帮助IT部门理解和实施支持高效ML工作的基础设施和流程。通过这本书，读者可以更好地理解如何在实际场景中应用先进的技术来优化业务流程，并且能够将创新性的想法转化为切实可行的产品或服务。
总结
《MLOps实战：机器学习模型的开发、部署与应用》是那些希望深入理解并掌握现代企业环境中机器学习项目全生命周期管理的专业人士的理想选择。通过详细的案例研究和实用建议，这本书为读者提供了从理论到实践的有效过渡路径，助力企业在数据驱动的世界中保持竞争力。

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