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MLOps工程實踐(工具技術與企業級應用)/智能系統與技術叢書

  • 作者：陳雨強//鄭曌//譚中意//盧冕|責編:楊福川//董惠芝
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111733294
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：329
人民幣：RMB 109 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本能指導企業利用MLOps技術構建可靠、高效、可復用、可擴展的機器學習模型從而實現AI工程化落地的著作。由國內AI領域的獨角獸企業第四範式的聯合創始人和技術VP領銜撰寫，從工具、技術、企業級應用、成熟度評估4個維度對MLOps進行了全面的講解。
    本書的主要內容包括如下9個方面：
    （1）MLOps的核心概念和方法，可以幫助讀者全面了解MLOps的基本原理；
    （2）MLOps涉及的幾種角色，以及這些角色之間如何協作；
    （3）機器學習項目的基礎知識和全流程，是學習和應用MLOps的基礎；
    （4）MLOps中的數據處理、主要流水線工具Airflow和MLflow、特徵平台和實時特徵平台OpenMLDB、推理工具鏈Adlik，為讀者系統講解MLOps的技術和工具；
    （5）雲服務供應商的端到端MLOps解決方案；
    （6）第四範式、網易、小米、騰訊、眾安金融等企業的MLOps工程實踐案例和經驗；
    （7）MLOps的成熟度模型，以及微軟、谷歌和信通院對MLOps成熟度模型的劃分；
    （8）針對不同規模的企業和團隊的MLOps最佳實踐，幫助他們量身定做MLOps策略；
    （9）MLOps的未來發展趨勢，以及如何將新技術融入MLOps實踐中。
    本書深入淺出、循序漸進地講解了如何在實際項目中利用MLOps進行機器學習模型的部署、監控與優化，以及如何利用MLOps實現持續集成與持續交付等高效的工作流程。通過企業級的MLOps案例和解決方案，幫助讀者輕鬆掌握MLOps的設計思路以及如何應用MLOps解決實際問題。
作者介紹
陳雨強//鄭曌//譚中意//盧冕|責編:楊福川//董惠芝
目錄
作者簡介
前言
第1章  全面了解MLOps
  1.1  人工智慧的趨勢和現狀
    1.1.1  趨勢1：人工智慧在企業中加速落地，彰顯更多業務價值
    1.1.2  趨勢2：人工智慧應用從以模型為中心向以數據為中心轉變
    1.1.3  現狀：人工智慧落地成功率低，成本高
  1.2  人工智慧的問題、挑戰以及應對措施
    1.2.1  問題1：機器學習代碼只是整個系統的一小部分
    1.2.2  問題2：數據是最主要的問題
    1.2.3  挑戰：人工智慧系統如何規模化落地
    1.2.4  應對措施：MLOps
  1.3  MLOps簡介
    1.3.1  MLOps的定義
    1.3.2  MLOps相關的工具和平台
    1.3.3  MLOps的優勢
  1.4  MLOps與DevOps
    1.4.1  DevOps的3個優點
    1.4.2  MLOps延續了DevOps的優點
    1.4.3  MLOps和DevOps的不同之處
    1.4.4  MLOps和DevOps的目標與實踐理念
  1.5  MLOps與其他XOps的區別
    1.5.1  MLOps與AIOps的區別
    1.5.2  MLOps與DataOps的區別
    1.5.3  MLOps與ModelOps的區別
    1.5.4  XOps的相同點：都基於DevOps原則
  1.6  本章小結
第2章  MLOps涉及的角色
第3章  機器學習項目概論
第4章  MLOps中的數據部分
第5章  流水線工具
第6章  特徵平台
第7章  實時特徵平台OpenMLDB
第8章  Adlik推理工具鏈
第9章  雲服務供應商的端到端MLOps解決方案
第10章  MLOps在反欺詐與推薦系統中的應用
第11章  網易雲音樂實時模型大規模應用之道
第12章  小米廣告機器學習平台實踐
第13章  騰訊金融推薦中台實踐
第14章  眾安金融實時特徵平台實踐
第15章  MLOps成熟度模型

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