Practical MLOps : Operationalizing Machine Learning Models /
Contiene: 1) Introducción a MLOps; 2) Fundamentos de MLOps; 3) MLOps para contenedores y dispositivos perimetrales; 4) Entrega continua para modelos de aprendizaje automático; 5) AutoML y KaizenML; 6) Supervisión y registro; 7) MLOps para AWS; 8) MLOps para Azure; 9) MLOps para GCP; 10) Interoperabi...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
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| Další autoři: | |
| Médium: | Kniha |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2021, c2021
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| Témata: | |
| On-line přístup: | Ver documento en línea |
| Tagy: |
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| Shrnutí: | Contiene: 1) Introducción a MLOps; 2) Fundamentos de MLOps; 3) MLOps para contenedores y dispositivos perimetrales; 4) Entrega continua para modelos de aprendizaje automático; 5) AutoML y KaizenML; 6) Supervisión y registro; 7) MLOps para AWS; 8) MLOps para Azure; 9) MLOps para GCP; 10) Interoperabilidad de Machine Learning; 11) Creación de herramientas de línea de comandos y microservicios de MLOps; 12) Ingeniería de aprendizaje automático y estudios de casos de MLOps. |
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| Fyzický popis: | 1 libro electrónico en línea (XVIII, 440 p.) 1 recurso en línea |
| Uživatelské určení: | 2023 BO Licenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionales |
| ISSN: | 9781098102982 |
| Přístup: | 1 licencia |