Vom Modell Zum Markt : MLOps Engineering: Versionierung, Überwachung und Bereitstellung von KI-Modellen in der Produktion
Overview
VOM MODELL ZUM MARKT ist ein praxisorientierter Leitfaden f r Machine-Learning-Ingenieure, Data Scientists, MLOps-Spezialisten und Softwareentwickler, die KI-Modelle zuverl ssig in Produktionsumgebungen bereitstellen und betreiben m chten.
Ein erfolgreiches Machine-Learning-Modell ist nur der Anfang. Der wahre Mehrwert entsteht erst dann, wenn Modelle reproduzierbar trainiert, versioniert, berwacht, skaliert und kontinuierlich verbessert werden k nnen. Genau hier setzt MLOps an.
Dieses Buch zeigt, wie moderne MLOps-Plattformen aufgebaut werden und wie der gesamte Lebenszyklus eines KI-Modells - von der Entwicklung bis zum produktiven Einsatz - effizient verwaltet wird. Der Fokus liegt auf bew hrten Methoden, Automatisierung und der zuverl ssigen Bereitstellung von Machine-Learning-Systemen in realen Unternehmensumgebungen.
Du lernst unter anderem:
- Wie Machine-Learning-Workflows reproduzierbar gestaltet werden
- Wie Modelle, Datens tze und Experimente professionell versioniert werden
- Wie automatisierte Trainings- und Bereitstellungspipelines aufgebaut werden
- Wie KI-Modelle in Produktionsumgebungen berwacht werden
- Wie Model Drift, Datenqualit t und Leistungsprobleme erkannt werden
- Wie Continuous Integration und Continuous Deployment f r Machine Learning umgesetzt werden
- Wie skalierbare MLOps-Architekturen entwickelt werden
- Wie Governance, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit gew hrleistet werden
Praxisnahe Beispiele und produktionsorientierte Szenarien helfen dabei, moderne MLOps-Prinzipien direkt in eigenen Projekten anzuwenden und robuste KI-Systeme aufzubauen.
Ob Startup, Forschungsteam oder Gro unternehmen - dieses Buch vermittelt die F higkeiten, um Machine-Learning-Modelle effizient vom Experiment bis zur gesch ftskritischen Anwendung zu f hren.
VOM MODELL ZUM MARKT - F r alle, die KI nicht nur entwickeln, sondern erfolgreich in die Produktion bringen wollen.
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Details
- ISBN-13: 9798182319485
- ISBN-10: 9798182319485
- Publisher: Independently Published
- Publish Date: July 2026
- Dimensions: 9 x 6 x 0.7 inches
- Shipping Weight: 0.76 pounds
- Page Count: 282
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