各位小伙伴们,祝大家五一快乐!
福利时间
适读人群 :本书适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读。
大多数初级ML图书讲述的是研究环境中的ML,很少会涉及生产环境中的ML。《MLOps实践――机器学习从开发到生产(全彩)》一书的重点将放在生产环境中。
一般来说,一个完备的ML项目的工作流程是,先在研究环境中探索和开发ML模型,制作一个ML应用程序的原型,然后符合预期的模型会被推送到生产环境,进行自动化部署和监控。开发一个用于生产环境的ML应用程序的工作比分析、探索的工作要复杂得多,需要把在研究环境中运行的ML作业转换成能在生产环境中自动运行的作业,我们通常把这一过程称为ML的生产化或工程化。
本文节选自《MLOps实践――机器学习从开发到生产(全彩)》一书,欢迎阅读本书了解更多相关内容!
觉得不错,请点个在看呀
本文分享自 机器学习算法与Python学习 微信公众号,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文参与 腾讯云自媒体分享计划 ,欢迎热爱写作的你一起参与!