. This book focuses on the need to study and understand the technological process of developing modern knowledge as the basis for humanity's survival and unification, rather than just adopting new technologies without understanding their underlying principles and implications. The authors argue that by studying and mastering the process of technology evolution, we can better prepare ourselves for the future and avoid being controlled by our creations. They emphasize the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process, which involves understanding the interconnectedness of technologies and their impact on society. The book takes a production-first approach, meaning that it begins with the practical implementation of machine learning (ML) models in real-world scenarios, rather than starting with the model itself. This approach is necessary because many businesses struggle to move their ML models to production due to various challenges such as scaling real-time access and other capabilities. The authors provide guidance on how to tackle these challenges and design a continuous operational pipeline that can scale to meet the needs of the organization. To automate as many components as possible and make the process fast and repeatable, the book advocates for the use of MLOps, which is a set of practices that combines machine learning and DevOps to streamline the data science process from development to deployment. By implementing MLOps, organizations can ensure that their data science processes are efficient, reliable, and adaptable to changing requirements.

. Эта книга посвящена необходимости изучения и понимания технологического процесса развития современных знаний как основы выживания и объединения человечества, а не просто принятию новых технологий без понимания их основополагающих принципов и последствий. Авторы утверждают, что, изучая и осваивая процесс эволюции технологий, мы сможем лучше подготовиться к будущему и избежать контроля со стороны наших творений. Они подчеркивают важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса, которая предполагает понимание взаимосвязанности технологий и их влияния на общество. Книга использует производственный подход, означающий, что она начинается с практической реализации моделей машинного обучения (ML) в реальных сценариях, а не начинается с самой модели. Этот подход необходим, потому что многие предприятия пытаются перенести свои модели ML в производство из-за различных проблем, таких как масштабирование доступа в реальном времени и другие возможности. Авторы предоставляют руководство о том, как решить эти проблемы и разработать непрерывный оперативный конвейер, который может масштабироваться для удовлетворения потребностей организации. Чтобы автоматизировать как можно больше компонентов и сделать процесс быстрым и повторяемым, книга выступает за использование MLOps, который представляет собой набор практик, объединяющих машинное обучение и DevOps для оптимизации процесса data science от разработки до развертывания. Внедряя MLOps, организации могут обеспечить эффективность, надежность и адаптацию своих процессов обработки данных к изменяющимся требованиям.

. Ce livre traite de la nécessité d'étudier et de comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie et de l'unification de l'humanité, et non pas simplement d'adopter de nouvelles technologies sans comprendre leurs principes et leurs conséquences sous-jacentes. s auteurs affirment qu'en étudiant et en maîtrisant l'évolution de la technologie, nous pourrons mieux préparer l'avenir et éviter le contrôle de nos créations. Ils soulignent l'importance d'élaborer un paradigme personnel de perception du processus technologique qui implique de comprendre l'interconnexion des technologies et leur impact sur la société. livre utilise une approche de production, c'est-à-dire qu'il commence par la mise en pratique des modèles d'apprentissage automatique (ML) dans des scénarios réels plutôt que par le modèle lui-même. Cette approche est nécessaire parce que de nombreuses entreprises essaient de mettre leurs modèles ML en production en raison de divers problèmes, tels que la mise à l'échelle de l'accès en temps réel et d'autres possibilités. s auteurs fournissent des conseils sur la façon de résoudre ces problèmes et de développer un convoyeur en ligne continu qui peut évoluer pour répondre aux besoins de l'organisation. Pour automatiser autant de composants que possible et rendre le processus rapide et répétable, le livre préconise l'utilisation de MLOps, qui est un ensemble de pratiques combinant l'apprentissage automatique et DevOps pour optimiser le processus de data science du développement au déploiement. Grâce à la mise en œuvre de MLOps, les entreprises peuvent s'assurer que leurs processus de traitement des données sont efficaces, fiables et adaptés à l'évolution des besoins.

. Este libro aborda la necesidad de estudiar y comprender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia y la unión de la humanidad, en lugar de simplemente aceptar las nuevas tecnologías sin comprender sus principios y consecuencias fundamentales. autores afirman que al estudiar y dominar el proceso de evolución de la tecnología, podremos prepararnos mejor para el futuro y evitar el control de nuestras creaciones. Destacan la importancia de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico, que implica comprender la interconexión de la tecnología y su impacto en la sociedad. libro utiliza un enfoque de producción, lo que significa que comienza con la implementación práctica de modelos de aprendizaje automático (ML) en escenarios reales, en lugar de comenzar con el modelo en sí. Este enfoque es necesario porque muchas empresas están tratando de transferir sus modelos de ML a la producción debido a diversos problemas, como la escala de acceso en tiempo real y otras capacidades. autores proporcionan orientación sobre cómo resolver estos problemas y desarrollar una línea de montaje en línea continua que puede escalar para satisfacer las necesidades de la organización. Para automatizar tantos componentes como sea posible y hacer que el proceso sea rápido y repetible, el libro aboga por el uso de MLOps, que es un conjunto de prácticas que combinan el aprendizaje automático y DevOps para optimizar el proceso de ciencia de datos desde el desarrollo hasta la implementación. Al implementar MLOps, las organizaciones pueden garantizar que sus procesos de procesamiento de datos sean eficientes, confiables y adaptados a los requisitos cambiantes.

. Este livro trata da necessidade de explorar e compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência e a união da humanidade, e não apenas adotar novas tecnologias sem compreender seus princípios e implicações fundamentais. Os autores afirmam que, ao estudar e aprender o processo de evolução da tecnologia, podemos nos preparar melhor para o futuro e evitar o controle das nossas criações. Eles ressaltam a importância de criar um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico, que envolve a compreensão da interconexão entre as tecnologias e seus efeitos na sociedade. O livro usa uma abordagem de produção que significa que começa com a implementação prática de modelos de aprendizado de máquina (ML) em cenários reais, em vez de começar com o modelo em si. Esta abordagem é necessária porque muitas empresas estão tentando transferir seus modelos de ML para a produção devido a vários problemas, como escala de acesso em tempo real e outras funcionalidades. Os autores fornecem orientações sobre como resolver esses problemas e desenvolver uma linha de montagem operacional contínua que pode ser dimensionada para atender às necessidades da organização. Para automatizar o maior número possível de componentes e tornar o processo rápido e repetível, o livro defende o uso de MLOps, que é um conjunto de práticas que combinam treinamento de máquina e DevOps para otimizar o processo data science desde o desenvolvimento até a implantação. Com a implementação do MLOps, as empresas podem garantir a eficiência, a confiabilidade e a adaptação de seus processos de processamento de dados aos requisitos em evolução.

. Questo libro è dedicato alla necessità di studiare e comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne come base per la sopravvivenza e l'unione dell'umanità, non solo per l'adozione di nuove tecnologie senza comprendere i loro principi e le loro implicazioni fondamentali. Gli autori sostengono che, studiando e imparando l'evoluzione della tecnologia, possiamo prepararci meglio per il futuro ed evitare il controllo delle nostre creazioni. Essi sottolineano l'importanza di sviluppare un paradigma personale di percezione del processo tecnologico che comprenda l'interconnessione della tecnologia e il loro impatto sulla società. Il libro utilizza un approccio di produzione che significa che inizia con la realizzazione pratica di modelli di apprendimento automatico (ML) in scenari reali, anziché iniziare con il modello stesso. Questo approccio è necessario perché molte aziende cercano di trasferire i propri modelli ML in produzione a causa di problemi quali la scalabilità dell'accesso in tempo reale e altre funzionalità. Gli autori forniscono una guida su come risolvere questi problemi e sviluppare una catena di montaggio online continua che può essere scalabile per soddisfare le esigenze dell'organizzazione. Per automatizzare il maggior numero possibile di componenti e rendere il processo rapido e ripetibile, il libro sostiene l'utilizzo di MLOs, una serie di pratiche che uniscono apprendimento automatico e DevOps per ottimizzare il processo data science dallo sviluppo all'implementazione. Grazie all'implementazione di MLOps, le aziende possono garantire l'efficienza, l'affidabilità e l'adattamento dei processi di elaborazione dei dati ai requisiti in evoluzione.

. Dieses Buch widmet sich der Notwendigkeit, den technologischen Prozess der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben und die Vereinigung der Menschheit zu studieren und zu verstehen, und nicht nur die Annahme neuer Technologien, ohne ihre grundlegenden Prinzipien und Konsequenzen zu verstehen. Die Autoren argumentieren, dass wir uns durch das Studium und die Beherrschung des Prozesses der technologischen Evolution besser auf die Zukunft vorbereiten und der Kontrolle durch unsere Kreationen entgehen können. e betonen, wie wichtig es ist, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses zu entwickeln, das das Verständnis der Interkonnektivität von Technologien und ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft beinhaltet. Das Buch verwendet einen Produktionsansatz, dh es beginnt mit der praktischen Implementierung von Machine arning (ML) -Modellen in realen Szenarien, anstatt mit dem Modell selbst zu beginnen. Dieser Ansatz ist notwendig, da viele Unternehmen versuchen, ihre ML-Modelle aufgrund verschiedener Herausforderungen wie Echtzeit-Zugriffsskalierung und anderer Funktionen in die Produktion zu bringen. Die Autoren geben Anleitungen, wie diese Probleme gelöst werden können, und entwickeln eine kontinuierliche Online-Pipeline, die skaliert werden kann, um die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Um so viele Komponenten wie möglich zu automatisieren und den Prozess schnell und wiederholbar zu machen, befürwortet das Buch den Einsatz von MLOps, einer Reihe von Praktiken, die maschinelles rnen und DevOps kombinieren, um den Data-Science-Prozess von der Entwicklung bis zur Bereitstellung zu optimieren. Durch die Implementierung von MLOps können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenverarbeitungsprozesse effizient, zuverlässig und an veränderte Anforderungen angepasst sind.

. Książka ta poświęcona jest potrzebie studiowania i zrozumienia technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy przetrwania i zjednoczenia ludzkości, a nie tylko przyjęciu nowych technologii bez zrozumienia ich podstawowych zasad i konsekwencji. Autorzy twierdzą, że studiując i opanowując ewolucję technologii, możemy lepiej przygotować się na przyszłość i uniknąć kontroli naszych kreacji. Podkreślają znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu postrzegania procesu technologicznego, który polega na zrozumieniu wzajemnych powiązań technologii i ich wpływu na społeczeństwo. Książka przyjmuje podejście produkcyjne, co oznacza, że zaczyna się od praktycznego wdrożenia modeli uczenia maszynowego (ML) w scenariuszach rzeczywistych, a nie od samego modelu. Podejście to jest konieczne, ponieważ wiele przedsiębiorstw próbuje przenieść swoje modele ML do produkcji ze względu na różne problemy, takie jak skalowanie dostępu w czasie rzeczywistym i inne możliwości. Autorzy dostarczają wskazówek, jak rozwiązać te kwestie i opracować ciągły rurociąg operacyjny, który może skalować w celu zaspokojenia potrzeb organizacji. Aby zautomatyzować jak najwięcej komponentów i uczynić proces szybkim i powtarzalnym, książka opowiada się za wykorzystaniem MLOp, która jest zbiorem praktyk łączących uczenie maszynowe i DevOp w celu optymalizacji procesu nauki o danych od rozwoju do wdrożenia. Wdrażając MLOp, organizacje mogą zapewnić, że ich procesy danych są wydajne, niezawodne i dostosowane do zmieniających się wymagań.

. ספר זה מוקדש לצורך לחקור ולהבין את התהליך הטכנולוגי של פיתוח הידע המודרני כבסיס להישרדות ולאיחוד האנושות, ולא רק לאימוץ טכנולוגיות חדשות מבלי להבין את עקרונות היסוד והשלכותיהם. המחברים טוענים שאם נלמד ונשתלט על התפתחות הטכנולוגיה, נוכל להתכונן טוב יותר לעתיד ולהימנע משליטה ביצירות שלנו. הם מדגישים את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי, הכרוכה בהבנת הקשר ההדדי בין הטכנולוגיות והשפעתן על החברה. הספר נוקט בגישה של ייצור, כלומר מתחיל ביישום מעשי של מודלים של למידת מכונה (ML) בתרחישים של העולם האמיתי, במקום להתחיל עם המודל עצמו. גישה זו נחוצה משום שעסקים רבים מנסים להעביר את דגמי ה-ML שלהם לייצור בשל נושאים שונים כמו מדדי גישה בזמן אמת ויכולות אחרות. המחברים מספקים הדרכה כיצד לטפל בנושאים אלה ולפתח צינור מבצעי רציף המסוגל לספק מענה לצורכי הארגון. על מנת לאוטומט כמה שיותר רכיבים ולהפוך את התהליך למהיר וחוזר על עצמו, הספר תומך בשימוש ב-MLOps, שהם סט של פרקטיקות המשלבות למידת מכונה ו-DevOps כדי לייעל את תהליך מדעי המידע מפיתוח לפריסה. על ידי יישום MLOps, ארגונים יכולים להבטיח שתהליכי המידע שלהם יעילים, אמינים ומסתגלים לדרישות משתנות.''

. Bu kitap, insanlığın hayatta kalması ve birleşmesinin temeli olarak modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini inceleme ve anlama ihtiyacına adanmıştır ve sadece temel ilkelerini ve sonuçlarını anlamadan yeni teknolojilerin benimsenmesine değil. Yazarlar, teknolojinin evrimini inceleyerek ve ustalaşarak, geleceğe daha iyi hazırlanabileceğimizi ve yaratımlarımızın kontrolünden kaçınabileceğimizi savunuyorlar. Teknolojilerin birbirine bağlılığını ve toplum üzerindeki etkilerini anlamayı içeren teknolojik sürecin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurguluyorlar. Kitap bir üretim yaklaşımı benimsiyor, yani modelin kendisinden başlamak yerine, makine öğrenimi (ML) modellerinin gerçek dünya senaryolarında pratik olarak uygulanmasıyla başlıyor. Bu yaklaşım gereklidir, çünkü birçok işletme gerçek zamanlı erişim ölçeklemesi ve diğer yetenekler gibi çeşitli sorunlar nedeniyle ML modellerini üretime taşımaya çalışmaktadır. Yazarlar, bu sorunların nasıl ele alınacağı ve kuruluşun ihtiyaçlarını karşılamak için ölçeklenebilecek sürekli bir operasyonel boru hattının nasıl geliştirileceği konusunda rehberlik etmektedir. Mümkün olduğunca çok sayıda bileşeni otomatikleştirmek ve süreci hızlı ve tekrarlanabilir hale getirmek için kitap, geliştirmeden dağıtıma kadar veri bilimi sürecini optimize etmek için makine öğrenimini ve DevOps'u birleştiren bir dizi uygulama olan MLOps kullanımını savunmaktadır. MLOps'u uygulayarak, kuruluşlar veri süreçlerinin verimli, güvenilir olmasını ve değişen gereksinimlere uyum sağlamasını sağlayabilir.

. هذا الكتاب مكرس للحاجة إلى دراسة وفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وتوحيدها، وليس فقط اعتماد تكنولوجيات جديدة دون فهم مبادئها وعواقبها الأساسية. يجادل المؤلفون بأنه من خلال دراسة وإتقان تطور التكنولوجيا، يمكننا الاستعداد بشكل أفضل للمستقبل وتجنب التحكم في إبداعاتنا. وهي تؤكد أهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية، يشمل فهم الترابط بين التكنولوجيات وأثرها على المجتمع. يتخذ الكتاب نهج الإنتاج، مما يعني أنه يبدأ بالتنفيذ العملي لنماذج التعلم الآلي (ML) في سيناريوهات العالم الحقيقي، بدلاً من البدء بالنموذج نفسه. هذا النهج ضروري لأن العديد من الشركات تحاول نقل نماذج ML الخاصة بها إلى الإنتاج بسبب مشكلات مختلفة مثل توسيع نطاق الوصول في الوقت الفعلي والقدرات الأخرى. يقدم المؤلفون إرشادات حول كيفية معالجة هذه القضايا وتطوير خط أنابيب تشغيلي مستمر يمكنه توسيع نطاقه لتلبية احتياجات المنظمة. لأتمتة أكبر عدد ممكن من المكونات وجعل العملية سريعة وقابلة للتكرار، يدعو الكتاب إلى استخدام MLOps، وهي مجموعة من الممارسات التي تجمع بين التعلم الآلي و DevOps لتحسين عملية علم البيانات من التطوير إلى النشر. من خلال تنفيذ MLOps، يمكن للمؤسسات التأكد من أن عمليات بياناتها فعالة وموثوقة وتتكيف مع المتطلبات المتغيرة.

. 이 책은 근본적인 원칙과 결과를 이해하지 않고 신기술의 채택뿐만 아니라 인류의 생존과 통일의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정을 연구하고 이해할 필요성에 전념하고 있습니다. 저자들은 기술의 진화를 연구하고 마스터함으로써 미래를 더 잘 준비하고 창조물의 통제를 피할 수 있다고 주장합니다. 기술의 상호 연결성과 사회에 미치는 영향을 이해하는 기술 프로세스 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 이 책은 생산 방식을 취합니다. 즉, 모델 자체부터 시작하는 것이 아니라 실제 시나리오에서 ML (machine arning) 모델의 실제 구현으로 시작됩니다. 이 접근 방식은 많은 기업이 실시간 액세스 스케일링 및 기타 기능과 같은 다양한 문제로 인해 ML 모델을 생산으로 전환하려고하기 때문에 필요합니다. 저자는 이러한 문제를 해결하는 방법에 대한 지침을 제공하고 조직의 요구를 충족시키기 위해 확장 할 수있는 지속적인 운영 파이프 라인을 이 책은 가능한 한 많은 구성 요소를 자동화하고 프로세스를 빠르고 반복 가능하게하기 위해 기계 학습과 DevOps를 결합하여 개발에서 배포까지 데이터 과학 프로세스를 최적화하는 일련의 관행 인 MLops의 사용을 옹호합니다. MLop을 구현함으로써 조직은 데이터 프로세스가 효율적이고 신뢰할 수 있으며 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다

.この本は、人類の生存と統一の基礎としての近代的知識の発展の技術的プロセスを研究し、理解する必要性に捧げられており、その基本的な原則と結果を理解せずに新しい技術を採用するだけではありません。著者たちは、技術の進化を研究し習得することで、将来に備え、創造物からの制御を避けることができると主張している。両首脳は、技術の相互接続性と社会への影響を理解することを含む、技術プロセスの認識のための個人的パラダイムを開発することの重要性を強調する。この本は生産的なアプローチをとっています。つまり、モデル自体から始めるのではなく、実際のシナリオでの機械学習（ML）モデルの実用的な実装から始まるということです。多くの企業は、リアルタイムアクセススケーリングやその他の機能などのさまざまな問題のために、MLモデルを生産に移行しようとしているため、このアプローチが必要です。著者たちは、これらの問題に対処し、組織のニーズを満たすために拡張できる継続的な運用パイプラインを開発する方法についてのガイダンスを提供している。できるだけ多くのコンポーネントを自動化し、プロセスを迅速かつ再現可能にするために、この本は機械学習とDevOpsを組み合わせて開発から導入までのデータサイエンスプロセスを最適化する一連のプラクティスであるMLOpsの使用を提唱しています。MLOpsを実装することで、組織はデータプロセスが効率的で信頼性が高く、変化する要件に適応できるようになります。

.这本书着重于研究和理解现代知识发展的技术过程，将其作为人类生存和团结的基础，而不仅仅是在不了解其基本原则和含义的情况下采用新技术。作者认为，通过研究和掌握技术演变的过程，我们将能够更好地为未来做好准备，避免我们的创作控制。他们强调发展个人对过程感知范式的重要性，该范式涉及了解技术的相互联系及其对社会的影响。该书采用了生产方法，这意味着它始于在真实场景中实际实现机器学习（ML）模型而不是从模型本身开始。这种方法是必要的，因为许多企业由于各种问题（例如实时访问扩展和其他功能）而试图将其ML模型投入生产。作者提供了如何解决这些问题的指南，并开发了可以扩展以满足组织需求的连续运行管道。为了使尽可能多的组件自动化，并使过程快速且可重复，该书提倡使用MLOps，MLOps是将机器学习和DevOps结合在一起的一系列实践，以优化从开发到部署的数据科学过程。通过实施MLOps,组织可以确保其数据处理过程的效率、可靠性和适应不断变化的需求。