تضمین کیفیت
بهروزرسانی همیشگی
دارای پشتیبانی
محتوای کتاب
معرفی کتاب Engineering MLOps
Engineering MLOps: Rapidly build, test, and manage production-ready machine learning life cycles at scale
MLOps یک رویکرد نظاممند برای توسعه، استقرار و نظارت بر راهکارهای یادگیری ماشین است؛ رویکردی که امروزه به یکی از مهمترین نیازهای تیمهای داده، هوش مصنوعی، نرمافزار و DevOps تبدیل شده است. کتاب Engineering MLOps با زبانی کاربردی و ساختاری مرحلهبهمرحله، شما را با فرایندهای ضروری برای عملیاتیسازی مدلهای ML آشنا میکند.
این کتاب از بررسی نحوه مانیتورینگ عملکرد مدلها و سیستمها در محیط تولید آغاز میشود و سپس به موضوعاتی مانند سریالسازی مدلها، بستهبندی، استقرار، رهگیری سرتاسری مدلها، طراحی پایپلاینهای ML، ساخت فرایندهای CI/CD و مانیتورینگ مداوم میپردازد. در ادامه نیز با استفاده از پروژههای واقعی، به شما کمک میکند تا آموختههای خود را در عمل پیادهسازی کنید.
در پایان مطالعه این کتاب، دیدی کامل و ۳۶۰ درجه از MLOps خواهید داشت و برای پیادهسازی آن در تیم یا سازمان خود آماده خواهید بود.
راهنمای جامع پیادهسازی MLOps و مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین
اگر به دنبال یادگیری مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین و پیادهسازی اصول MLOps در سازمان خود هستید، کتاب Engineering MLOps یکی از کاربردیترین منابع برای شماست. این کتاب به شما کمک میکند تا با رویکردی مهندسی، فرایند ساخت، استقرار، پایش و نگهداری مدلهای یادگیری ماشین را در محیط عملیاتی بهصورت اصولی و مقیاسپذیر مدیریت کنید.
این اثر با ارائه مفاهیم کلیدی MLOps در کنار مثالهای واقعی، به شما نشان میدهد چگونه مدلهای یادگیری ماشین مقاوم و قابل توسعه بسازید، پایپلاینهای ML را طراحی کنید و فرایند استقرار امن مدلها در محیط تولید را بهدرستی انجام دهید.
ویژگیهای کلیدی کتاب Engineering MLOps
- آشنایی عمیق با تکنیکهای MLOps برای پایش کیفیت مدلهای یادگیری ماشین در محیط تولید
- بررسی چارچوبهای مانیتورینگ مدلهای ML و یادگیری رهگیری سرتاسری مدلهای مستقرشده
- یادگیری اجرای CI/CD برای خودکارسازی فرایندهای جدید در پایپلاینهای یادگیری ماشین
- آموزش ساخت پایپلاینهای ML امن، مقیاسپذیر و قابل نگهداری
- استفاده از مثالها و سناریوهای واقعی برای درک بهتر مفاهیم مهندسی ML
کتاب Engineering MLOps چه چیزهایی به شما یاد میدهد؟
با مطالعه کتاب Engineering MLOps میآموزید که چگونه:
- راهبردهای حاکمیت داده و پایپلاینهای مناسب برای آموزش و استقرار مدلهای ML طراحی کنید
- پایپلاینهای یادگیری ماشین، CI/CD و مانیتورینگ را پیادهسازی کنید
- یک میکروسرویس و API مقاوم و مقیاسپذیر برای محیطهای تست و تولید طراحی کنید
- فرایندهای Continuous Delivery را متناسب با نیاز سازمان یا پروژه خود سفارشیسازی کنید
- مدلهای ML را از نظر رانش داده (Data Drift)، رانش مدل (Model Drift) و عملکرد اپلیکیشن پایش کنید
- سیستمهای خودکار یادگیری ماشین را بسازید و نگهداری کنید
فهرست موضوعات کتاب Engineering MLOps
مباحث اصلی این کتاب شامل موارد زیر است:
- Fundamentals of MLOps Workflow – مبانی جریان کاری MLOps
- Characterizing your Machine learning problem – تعریف و تحلیل مسئله یادگیری ماشین
- Code Meets Data – تعامل کد و داده
- Machine Learning Pipelines – پایپلاینهای یادگیری ماشین
- Model evaluation and packaging – ارزیابی و بستهبندی مدل
- Key principles for deploying your ML system – اصول کلیدی استقرار سیستمهای یادگیری ماشین
- Building robust CI and CD pipelines – ساخت پایپلاینهای قدرتمند CI و CD
- APIs and microservice Management – مدیریت APIها و میکروسرویسها
- Testing and Securing Your ML Solution – تست و ایمنسازی راهکارهای یادگیری ماشین
- Essentials of Production Release – اصول انتشار در محیط تولید
- Key principles for monitoring your ML system – مبانی مانیتورینگ سیستمهای یادگیری ماشین
- Model Serving and Monitoring – سرو کردن مدل و مانیتورینگ
- Governing the ML system for Continual Learning – حاکمیت سیستم یادگیری ماشین برای یادگیری مستمر
چرا کتاب Engineering MLOps اهمیت دارد؟
در بسیاری از پروژههای یادگیری ماشین، چالش اصلی فقط ساخت مدل نیست، بلکه استقرار، نگهداری، پایش و بهروزرسانی مستمر مدلها در دنیای واقعی است. اینجاست که MLOps اهمیت پیدا میکند. کتاب Engineering MLOps به شما کمک میکند تا فاصله میان توسعه مدلهای ML و استفاده عملی از آنها در محیط تولید را از بین ببرید.
اگر میخواهید سیستمهای یادگیری ماشین شما مقیاسپذیر، قابل اعتماد، امن و قابل مانیتورینگ باشند، این کتاب میتواند یک راهنمای جامع و کاربردی برای شما باشد.
کتاب Engineering MLOps برای چه کسانی مناسب است؟
کتاب Engineering MLOps برای گروههای زیر بسیار مناسب است:
- دانشمندان داده که میخواهند مدلهای خود را وارد محیط عملیاتی کنند
- مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال طراحی سیستمهای ML در مقیاس واقعی هستند
- مهندسان نرمافزار که در پروژههای مبتنی بر هوش مصنوعی فعالیت میکنند
- مهندسان DevOps که قصد دارند فرایندهای ML را خودکار و استانداردسازی کنند
- مدیران فنی و رهبران کسبوکار که به دنبال پیادهسازی MLOps در سازمان هستند
برای استفاده بهتر از مطالب این کتاب، آشنایی پایه با یادگیری ماشین توصیه میشود.
درباره نویسنده کتاب Engineering MLOps
Emmanuel Raj مهندس هوش مصنوعی ساکن هلسینکی است. او دارای مدرک کارشناسی ارشد مهندسی در حوزه تحلیل کلانداده از دانشگاه علوم کاربردی Arcada بوده و در حال حاضر در شرکت TietoEVRY فعالیت میکند. او بیش از ۵ سال سابقه در حوزههای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و علم داده دارد و در زمینه ساخت پایپلاینهای داده، توسعه مدلهای ML و استقرار نرمافزار در محیط تولید تخصص دارد.
امانوئل راج یکی از متخصصان فعال در حوزه مهندسی یادگیری ماشین است که تجربه قابل توجهی در استقرار و مدیریت سیستمهای ML در مقیاس بالا دارد. او در این کتاب تلاش کرده مفاهیم پیچیده MLOps را بهصورت ساده، عملی و قابل فهم ارائه دهد و با استفاده از مثالهای کاربردی، مسیر یادگیری را برای مخاطبان هموارتر کند.
کتاب Engineering MLOps چه کمکی به شما میکند؟
مطالعه این کتاب به شما کمک میکند تا:
- درک دقیقی از گردشکارها و متدولوژیهای MLOps در پروژههای واقعی به دست آورید
- با خودکارسازی CI/CD برای پایپلاینهای ML آشنا شوید
- مهارت لازم برای استقرار مدلهای مقیاسپذیر و مقاوم در محیط تولید را کسب کنید
- روشهای پایش رانش داده و رانش مدل را یاد بگیرید
- بتوانید APIها و میکروسرویسهای کاربردی برای عملیاتیسازی پروژههای یادگیری ماشین توسعه دهید
جمع بندی درباره کتاب Engineering MLOps
کتاب Engineering MLOps یک منبع جامع، کاربردی و حرفهای برای افرادی است که میخواهند فراتر از ساخت مدلهای یادگیری ماشین حرکت کنند و وارد دنیای استقرار، مانیتورینگ و مدیریت عملیاتی سیستمهای ML شوند. اگر به دنبال کتابی هستید که به شما کمک کند MLOps را بهصورت کاربردی و سازمانی پیادهسازی کنید، این اثر میتواند انتخابی بسیار ارزشمند برای شما باشد.
نظرات
لطفا برای ارسال یا مشاهده تیکت به حساب خود وارد شوید
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.