Introduzione ai Mlops: come scalare l'apprendimento automatico in azienda

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una panoramica di alto livello dei concetti MLOps, ma manca di profondità e di indicazioni pratiche per l'implementazione. Mentre alcuni recensori hanno trovato valore nella sua organizzazione e nella sua natura introduttiva, molti hanno criticato il libro in quanto eccessivamente semplicistico, poco approfondito e disponibile liberamente altrove. Il materiale è descritto come affrettato e privo di soluzioni concrete, il che lo rende inadatto ai professionisti esperti di apprendimento automatico.

⬤ Struttura organizzata; facile da seguire.
⬤ Offre una panoramica di alto livello dei concetti di MLOps.
⬤ Potrebbe essere utile per i principianti assoluti in ML/DS.

⬤ Molto introduttivo; manca di profondità e soluzioni concrete.
⬤ I contenuti possono essere trovati con una semplice ricerca su Google.
⬤ Prezzo eccessivo per la quantità di contenuti forniti.
⬤ Non è utile per chi ha una conoscenza pregressa di MLOps.
⬤ Il materiale è disponibile gratuitamente sul loro sito web e di qualità migliore.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Introducing Mlops: How to Scale Machine Learning in the Enterprise

Contenuto del libro:

Più della metà dei modelli di analytics e machine learning (ML) creati oggi dalle organizzazioni non arriva mai in produzione. Alcune delle sfide e degli ostacoli all'operatività sono di natura tecnica, altre di natura organizzativa. In ogni caso, il risultato è che i modelli non in produzione non possono avere un impatto sul business.

Questo libro introduce i concetti chiave di MLOps per aiutare gli scienziati dei dati e gli ingegneri applicativi non solo a rendere operativi i modelli di ML per promuovere un reale cambiamento aziendale, ma anche a mantenere e migliorare tali modelli nel tempo. Attraverso lezioni basate su numerose applicazioni MLOps in tutto il mondo, nove esperti di apprendimento automatico forniscono approfondimenti sulle cinque fasi del ciclo di vita del modello - costruzione, pre-produzione, distribuzione, monitoraggio e governance - scoprendo come sia possibile integrare solidi processi MLOps in tutte le fasi.

Questo libro vi aiuta a:

⬤ Realizzare il valore della scienza dei dati riducendo l'attrito nelle pipeline e nei flussi di lavoro di ML.

⬤ Affinare i modelli di ML attraverso il retraining, la messa a punto periodica e il rimodellamento completo per garantire l'accuratezza a lungo termine.

⬤ Progettare il ciclo di vita di MLOps per ridurre al minimo i rischi organizzativi con modelli imparziali, equi e spiegabili.

⬤ Operativizzare i modelli di ML per l'implementazione di pipeline e per sistemi aziendali esterni più complessi e meno standardizzati.