ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

MLOps dla biznesu. Wdrażanie i skalowanie modeli uczenia maszynowego Mark Treveil, the Dataiku Team

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autorzy:
Mark Treveil, the Dataiku Team
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Stron:
168
Druk:
oprawa miękka
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment
Książka
48,30 zł 69,00 zł (-30%)
48,30 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Darmowa dostawa od 60,00 zł Do darmowej dostawy brakuje Ci 0,00 zł Najtańsza dostawa od 9,90 zł Gratulujemy! Twoje zamówienie kwalifikuje się do darmowej wysyłki

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2026-09-08

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Wysyłamy towar w ciągu 24h licząc od dnia premiery
Ebook
34,50 zł 69,00 zł (-50%)
34,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Early Release Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Early Release

Grafika Early Release

Uwaga! Ebook w usłudze Early Release – pełna wersja przed premierą. Otrzymujesz natychmiastowy dostęp do 100% ukończonej i zredagowanej książki, zanim trafi ona do ogólnopolskiej sprzedaży. Zyskujesz wiedzę jako pierwszy!

Więcej

Czego się nauczysz?

  • Definiowania MLOps i rozumienia, jakie problemy rozwiązuje w firmach
  • Identyfikowania ról i kompetencji potrzebnych w zespołach MLOps (data science, data engineering, DevOps, biznes)
  • Przekładania celów biznesowych na wymagania dla modeli uczenia maszynowego
  • Organizowania procesu tworzenia modeli: od eksploracji danych po trenowanie i ocenę
  • Projektowania i doboru cech oraz oceniania wpływu tych decyzji na późniejsze wdrożenie
  • Prowadzenia eksperymentów oraz porównywania modeli na właściwych metrykach i testach zachowania
  • Zapewniania powtarzalności: wersjonowania, odtwarzania wyników i weryfikowalności modeli
  • Przygotowywania modeli do produkcji poprzez walidację, testowanie i kontrolę jakości
  • Oceniania i ograniczania ryzyka modeli, w tym ryzyk wynikających ze zmiennych środowisk i współdziałania modeli
  • Zabezpieczania pipeline'ów ML przed zagrożeniami, w tym atakami adwersarialnymi
  • Budowania potoków CI/CD oraz artefaktów ML gotowych do wdrożeń
  • Dobierania strategii wdrażania modeli, konteneryzacji oraz skalowania uruchomień w produkcji
  • Monitorowania modeli w produkcji, diagnozowania degradacji i planowania ponownego trenowania
  • Wykrywania dryfu danych i wdrażania pętli sprzężenia zwrotnego z rejestrowaniem oraz oceną online
  • Ustanawiania governance dla MLOps: zgodności z regulacjami, nadzoru i zasad odpowiedzialnej AI
  • Stosowania MLOps w praktyce na przykładach: ryzyko kredytowe, rekomendacje marketingowe i prognozowanie zużycia energii

Praktyczny przewodnik po skalowaniu AI w przedsiębiorstwach

MLOps (ang. machine learning operations) to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin IT, łącząca uczenie maszynowe z praktykami DevOps. W erze cyfrowej transformacji, gdy organizacje coraz częściej wdrażają modele AI w środowiskach produkcyjnych, potrzeba skutecznego zarządzania cyklem życia modeli uczenia maszynowego staje się kluczowa. Książka MLOps dla biznesu odpowiada na rosnące zapotrzebowanie rynku na praktyczne przewodniki po tej złożonej tematyce, oferując kompleksowe podejście do skalowania rozwiązań AI w przedsiębiorstwach.

Autorzy prezentują pełny cykl życia modeli uczenia maszynowego od tworzenia i walidacji, przez wdrażanie w środowisku produkcyjnym, po monitorowanie i zarządzanie. Szczegółowo omawiają kluczowe aspekty MLOps: automatyzację potoków CI/CD, strategie wdrażania, wykrywanie dryfu danych, zarządzanie ryzykiem i odpowiedzialną sztuczną inteligencję. Praktyczne studium przypadków z różnych branż od finansów po energetykę ilustruje rzeczywiste wyzwania i rozwiązania, z jakimi mierzą się zespoły implementujące MLOps na dużą skalę.

  • Kompleksowy przegląd metodologii MLOps i jej kluczowych komponentów
  • Praktyczne strategie wdrażania modeli w środowiskach produkcyjnych
  • Techniki monitorowania wydajności modeli i wykrywania dryfu danych
  • Zarządzanie ryzykiem i aspekty odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
  • Rzeczywiste studia przypadków z branży finansowej, marketingu i energetyki
  • Najlepsze praktyki w zakresie automatyzacji i skalowania rozwiązań uczenia maszynowego
  • Współpraca między zespołami data science, DevOps i biznesowymi

Mark Treveil i zespół Dataiku to uznani eksperci w dziedzinie uczenia maszynowego i analizy danych. Mają wieloletnie doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w różnych branżach od telekomunikacji po energetykę. Zespół Dataiku, wiodącej platformy do nauki o danych, regularnie publikuje treści edukacyjne i prowadzi szkolenia dla specjalistów z całego świata.

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Mark Treveil projektował produkty w tak różnorodnych branżach jak telekomunikacja, bankowość i handel internetowy. Jego własny startup doprowadził do rewolucji w zarządzaniu brytyjskim samorządem lokalnym, gdzie do dziś dominuje. Obecnie jest częścią zespołu produktowego Dataiku z siedzibą w Paryżu.

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czego konkretnie nauczę się z książki ,,MLOps dla biznesu"?
Zrozumiesz cały cykl życia modeli ML w firmie: od definiowania celów biznesowych i budowy modeli, przez testowanie oraz wdrażanie (CI/CD, konteneryzacja), po monitorowanie, wykrywanie dryfu danych i zarządzanie ryzykiem oraz zgodnością.
2. Czy książka skupia się bardziej na technologii czy na realiach biznesowych?
Łączy oba podejścia -- pokazuje techniczne praktyki MLOps (wdrożenia, automatyzacja, monitoring), ale mocno akcentuje aspekty organizacyjne: role w zespołach, ryzyko modeli, governance i odpowiedzialną AI.
3. Czy to jest praktyczny przewodnik do wdrażania modeli na produkcję?
Tak. Dużo miejsca poświęcono przygotowaniu do wdrożenia, potokom CI/CD, tworzeniu artefaktów ML, strategiom wdrażania i utrzymaniu modeli w środowisku produkcyjnym.
4. Jakie tematy związane z jakością i bezpieczeństwem modeli porusza książka?
Omawia walidację i ocenę ryzyka modelu, kluczowe aspekty testowania, możliwość odtwarzania wyników (reproducibility) oraz bezpieczeństwo ML, w tym ataki adwersarialne i inne podatności.
5. Czy znajdę w niej wskazówki, jak monitorować modele i reagować na spadek jakości?
Tak. Autorzy opisują degradację modelu, monitorowanie danych i wyników, wykrywanie zmian wejściowych i dryfu, a także budowę pętli sprzężenia zwrotnego oraz decyzje o częstotliwości ponownego trenowania.
6. Czy książka zawiera studia przypadków i przykłady z firm?
Tak -- w części praktycznej są scenariusze z realnego świata, m.in. zarządzanie ryzykiem kredytowym, silniki rekomendacji w marketingu oraz prognozowanie zużycia w energetyce.
7. Czy publikacja pomaga uporządkować współpracę między data science, DevOps i biznesem?
Tak. Wyjaśnia role i odpowiedzialności (m.in. data scientist, inżynier danych, DevOps, audytor/menedżer ryzyka), oraz pokazuje, jak spinać pracę zespołów w spójny proces MLOps na dużą skalę.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
48,30 zł
Przedsprzedaż - realizacja zamówień od 2026-09-08
Dodaj do koszyka
Ebook
34,50 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint