in building and deploying ML models with confidence to achieve that goal. The book "Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models" is an essential read for anyone involved in the development and deployment of machine learning models. It provides a comprehensive overview of the MLOps process, which is a set of principles aimed at solving the challenge of getting machine learning models into production in a reliable and automated way. The book is written in an accessible and simplified format, making it easy for both current and aspiring machine learning engineers, as well as those familiar with data science and Python, to understand and apply the concepts. The book begins by explaining what MLOps is and how it differs from DevOps, providing a solid foundation for readers to build upon. It then delves into the practical aspects of MLOps, including the use of AutoML and monitoring and logging, and shows how to implement these tools in major cloud providers such as AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. The author emphasizes the importance of delivering a machine learning system that works quickly, allowing practitioners to focus on the business problems they are trying to solve. One of the key themes throughout the book is the need to study and understand the process of technology evolution. The author highlights the significance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, which is essential for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. This paradigm shift is crucial for the future of machine learning and its ability to positively impact society.

в создании и развертывании моделей ML с уверенностью для достижения этой цели. Книга «Practical MLOps: Operationalizing Machine arning Models» является важным чтением для всех, кто участвует в разработке и развертывании моделей машинного обучения. В нем представлен всесторонний обзор процесса MLOps, который представляет собой набор принципов, направленных на решение задачи по внедрению моделей машинного обучения в производство надежным и автоматизированным способом. Книга написана в доступном и упрощенном формате, что позволяет понять и применить понятия как нынешним, так и начинающим инженерам машинного обучения, а также знакомым с data science и Python. Книга начинается с объяснения того, что такое MLOps и чем он отличается от DevOps, обеспечивая прочную основу для читателей. Затем он углубляется в практические аспекты MLOps, включая использование AutoML и мониторинг и ведение журнала, и показывает, как внедрить эти инструменты в крупных облачных провайдерах, таких как AWS, Microsoft Azure, и Google Cloud.Автор подчеркивает важность доставки системы машинного обучения, которая работает быстро, позволяя практикам сосредоточиться на бизнес-проблемах, которые они пытаются решить. Одной из ключевых тем на протяжении всей книги является необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий. Автор подчеркивает значимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания, необходимого для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Эта смена парадигмы имеет решающее значение для будущего машинного обучения и его способности положительно влиять на общество.

créer et déployer des modèles ML en toute confiance pour atteindre cet objectif. livre « Practical MLOps : Operationalizing Machine arning Models » est une lecture importante pour tous ceux qui participent au développement et au déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Il donne un aperçu complet du processus de MLOps, qui est un ensemble de principes visant à relever le défi de mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique de manière fiable et automatisée. livre est écrit dans un format accessible et simplifié, ce qui permet de comprendre et d'appliquer les concepts aux ingénieurs actuels et débutants de l'apprentissage automatique, ainsi qu'aux connaissances de la science des données et de Python. livre commence par expliquer ce qu'est MLOps et en quoi il diffère de DevOps, fournissant une base solide pour les lecteurs. Il explore ensuite les aspects pratiques de MLOps, y compris l'utilisation d'AutoML et la surveillance et la journalisation, et montre comment mettre en œuvre ces outils dans de grands fournisseurs de cloud tels que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud. L'un des thèmes clés tout au long du livre est la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies. L'auteur souligne l'importance de créer un paradigme personnel pour percevoir le processus technologique de développement des connaissances modernes nécessaires à la survie de l'humanité et à l'unification des gens dans un État en guerre. Ce changement de paradigme est crucial pour l'avenir de l'apprentissage automatique et sa capacité à influencer positivement la société.

en la creación e implementación de modelos ML con confianza para lograr este objetivo. libro «Practical MLOps: Operacionalizing Machine arning Models» es una lectura importante para todos los involucrados en el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Ofrece una visión general completa del proceso de MLOps, que es un conjunto de principios orientados a la tarea de implementar modelos de aprendizaje automático en la producción de manera confiable y automatizada. libro está escrito en un formato accesible y simplificado, lo que permite entender y aplicar conceptos tanto a ingenieros de aprendizaje automático actuales como principiantes, así como familiarizados con la ciencia de datos y Python. libro comienza explicando qué es MLOps y en qué difiere de DevOps, proporcionando una base sólida para los lectores. Luego profundiza en los aspectos prácticos de MLOps, incluyendo el uso de AutoML y el monitoreo y registro, y muestra cómo implementar estas herramientas en los principales proveedores de nube como AWS, Microsoft Azure, y Google Cloud a las prácticas para centrarse en los problemas empresariales que están tratando de resolver. Uno de los temas clave a lo largo del libro es la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología. autor destaca la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno necesario para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un Estado en guerra. Este cambio de paradigma es crucial para el futuro del aprendizaje automático y su capacidad de influir positivamente en la sociedad.

na criação e implantação de modelos ML com segurança para alcançar este objetivo. O livro «Pratical MLOs: Operationalizing Machine arning Models» é uma leitura importante para todos os que participam no desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Ele apresenta uma revisão completa do processo MLOps, que é um conjunto de princípios para a tarefa de implementar modelos de aprendizado de máquina na produção de forma confiável e automatizada. O livro foi escrito em um formato acessível e simplificado, permitindo a compreensão e a aplicação de conceitos tanto para os engenheiros atuais quanto iniciantes de aprendizado de máquina, bem como para os familiares de data science e Python. O livro começa explicando o que é o MLOps e o que é diferente do DevOps, fornecendo uma base sólida para os leitores. Em seguida, ele se aprofundou em aspectos práticos do MLOps, incluindo o uso de AutoML e monitoramento e registro, e mostra como implementar essas ferramentas em grandes provedores de nuvem, tais como AWS, Microsoft Azure, e Google Cloud.O autor ressalta a importância da entrega do sistema de aprendizagem de máquinas, que funciona rapidamente, permitindo que as práticas se concentrem nos problemas de negócios que estão tentando resolver. Um dos temas essenciais ao longo do livro é a necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia. O autor ressalta a importância de criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno, essencial para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas num Estado em guerra. Esta mudança de paradigma é crucial para o futuro aprendizado de máquinas e sua capacidade de influenciar positivamente a sociedade.

per la creazione e l'implementazione di modelli ML sicuri di raggiungere questo obiettivo. Il libro «Pratical MLOs: Operationalization Machine arning Models» è una lettura importante per tutti coloro che partecipano allo sviluppo e all'implementazione di modelli di apprendimento automatico. Fornisce una panoramica completa del processo MLOs, che è un insieme di principi per l'implementazione di modelli di apprendimento automatico in produzione in modo affidabile e automatizzato. Il libro è scritto in un formato accessibile e semplificato, che consente di comprendere e applicare i concetti sia agli attuali che agli aspiranti ingegneri dell'apprendimento automatico, nonché ai conoscenti di data science e Python. Il libro inizia spiegando cos'è MLOs e cosa è diverso dal DevOps, fornendo una base solida per i lettori. Poi approfondisce gli aspetti pratici di MLOs, tra cui l'uso di AutoML e il monitoraggio e la registrazione, e mostra come implementare questi strumenti in grandi provider di cloud come AWS, Microsoft Azure, e Google Cloud.L'autore sottolinea l'importanza di fornire un sistema di apprendimento automatico che funziona rapidamente, permettendo alle pratiche di concentrarsi sui problemi aziendali che cercano di risolvere. Uno dei temi chiave di tutto il libro è la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia. L'autore sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna, necessaria per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in uno stato in guerra. Questo cambiamento di paradigma è fondamentale per il futuro dell'apprendimento automatico e per la sua capacità di influenzare positivamente la società.

bei der Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen mit dem Vertrauen, dieses Ziel zu erreichen. Das Buch „Practical MLOps: Operationalizing Machine arning Models“ ist eine wichtige ktüre für alle, die an der Entwicklung und Bereitstellung von Machine-arning-Modellen beteiligt sind. Es bietet einen umfassenden Überblick über den MLOps-Prozess, bei dem es sich um eine Reihe von Prinzipien handelt, die darauf abzielen, die Aufgabe zu lösen, Modelle des maschinellen rnens zuverlässig und automatisiert in die Produktion zu bringen. Das Buch ist in einem zugänglichen und vereinfachten Format geschrieben, das es ermöglicht, Konzepte sowohl für aktuelle als auch für angehende maschinelle rningenieure sowie für diejenigen, die mit Data Science und Python vertraut sind, zu verstehen und anzuwenden. Das Buch beginnt mit einer Erklärung, was MLOps sind und wie es sich von DevOps unterscheidet und bietet eine solide Grundlage für die ser. Anschließend geht er auf die praktischen Aspekte von MLOps ein, einschließlich der Verwendung von AutoML und der Überwachung und Protokollierung, und zeigt, wie diese Tools bei großen Cloud-Anbietern wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud implementiert werden können.Der Autor betont die Bedeutung der Bereitstellung eines maschinellen rnsystems, das schnell funktioniert und es Praktikern ermöglicht, sich auf die Geschäftsprobleme zu konzentrieren, die sie zu lösen versuchen. Eines der Schlüsselthemen im gesamten Buch ist die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu untersuchen und zu verstehen. Der Autor betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens, das für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat notwendig ist. Dieser Paradigmenwechsel ist entscheidend für die Zukunft des maschinellen rnens und seine Fähigkeit, die Gesellschaft positiv zu beeinflussen.

w budowaniu i wdrażaniu modeli ML z ufnością, aby osiągnąć ten cel. „Praktyczne MLOp: Operacjonalizacja modeli uczenia maszynowego” jest ważnym odczytem dla każdego, kto zajmuje się opracowywaniem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego. Zapewnia kompleksowy przegląd procesu MLOp, który jest zbiorem zasad mających na celu rozwiązanie problemu wprowadzenia modeli uczenia maszynowego do produkcji w niezawodny i zautomatyzowany sposób. Książka jest napisana w dostępnym i uproszczonym formacie, który pozwala zrozumieć i zastosować koncepcje zarówno dla aktualnych i początkujących inżynierów uczenia maszynowego, jak i tych, którzy znają naukę o danych i Python. Książka zaczyna się od wyjaśnienia, czym są MLOp i jak różni się od DevOps, stanowiąc solidny fundament dla czytelników. Następnie zagłębia się w praktyczność MLOp, w tym za pomocą AutoML i monitorowania i rejestrowania, i pokazuje, jak wdrożyć te narzędzia w dużych dostawców chmury, takich jak AWS, Microsoft Azure i Google Cloud. Autor podkreśla znaczenie dostarczania systemu uczenia maszynowego, który działa szybko, dzięki czemu praktycy mogą skupić się na problemach biznesowych, które próbują rozwiązać. Jednym z kluczowych tematów w całej książce jest potrzeba studiowania i zrozumienia ewolucji technologii. Autor podkreśla znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy, niezbędnego do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Ta zmiana paradygmatu ma kluczowe znaczenie dla przyszłości uczenia maszynowego i jego zdolności do pozytywnego oddziaływania na społeczeństwo.

בבניית ופריסת דגמי ML בביטחון כדי להשיג מטרה זו. MLOPs: Operationaling Machine arning Models היא קריאה חשובה לכל מי שמעורב בפיתוח ופריסה של מודלים ללימוד מכונה. הוא מספק סקירה מקיפה של תהליך ה-MLops, שהוא סט של עקרונות שמטרתם לפתור את הבעיה של הכנסת מודלים של למידת מכונה לייצור בצורה אמינה ואוטומטית. הספר נכתב בפורמט נגיש ומופשט, המאפשר לכם להבין וליישם מושגים הן על מהנדסי למידת מכונות עכשוויות והן על אלה המוכרים במדעי המידע ופייתון. הספר מתחיל בכך שהוא מסביר מהו MLOps וכיצד הוא שונה מ-DevOps ומספק בסיס מוצק לקוראים. לאחר מכן הוא מתעמק בפרקטיות של MLOps, כולל שימוש ב-AutoML וניטור וכריתת עצים, ומראה כיצד ליישם כלים אלה בספקי ענן גדולים כגון AWS, Microsoft Azure ו-Google Cloud. המחבר מדגיש את החשיבות של העברת מערכת למידת מכונה שפועלת במהירות ומאפשרת למתרגלים להתמקד בבעיות העסקיות שהם מנסים לפתור. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא הצורך ללמוד ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה. המחבר מדגיש את החשיבות שבפיתוח פרדיגמה אישית של תפיסה לגבי התהליך הטכנולוגי של פיתוח הידע המודרני, ההכרחי להישרדות האנושות ולאיחוד אנשים במדינה לוחמת. שינוי פרדיגמה זה הוא קריטי לעתיד של למידת מכונה והיכולת שלה להשפיע באופן חיובי על החברה.''

bu hedefe ulaşmak için ML modellerini güvenle oluşturma ve dağıtma. "Practical MLOps: Operationalizing Machine arning Models", makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi ve dağıtımında yer alan herkes için önemli bir okumadır. Makine öğrenimi modellerini güvenilir ve otomatik bir şekilde üretime sokma sorununu çözmeyi amaçlayan bir dizi ilke olan MLOps sürecine kapsamlı bir genel bakış sunar. Kitap, hem mevcut hem de acemi makine öğrenimi mühendislerinin yanı sıra veri bilimi ve Python'a aşina olanları anlamanıza ve uygulamanıza olanak tanıyan erişilebilir ve basitleştirilmiş bir biçimde yazılmıştır. Kitap, MLOps'ın ne olduğunu ve DevOps'tan nasıl farklı olduğunu açıklayarak başlar ve okuyucular için sağlam bir temel sağlar. Daha sonra AutoML ve izleme ve günlüğe kaydetme de dahil olmak üzere MLOps'un pratiklerini araştırıyor ve bu araçların AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud gibi büyük bulut sağlayıcılarında nasıl uygulanacağını gösteriyor. Yazar, hızlı bir şekilde çalışan bir makine öğrenme sistemi sunmanın önemini vurgulayarak, uygulayıcıların çözmeye çalıştıkları iş sorunlarına odaklanmalarını sağlar. Kitap boyunca en önemli konulardan biri, teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacıdır. Yazar, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için gerekli olan modern bilginin teknolojik gelişim sürecinin algılanmasının kişisel bir paradigmasının geliştirilmesinin önemini vurgulamaktadır. Bu paradigma değişimi, makine öğreniminin geleceği ve toplumu olumlu yönde etkileme kabiliyeti için kritik öneme sahiptir.

في بناء ونشر نماذج ML بثقة لتحقيق هذا الهدف. «MLOps العملية: تشغيل نماذج التعلم الآلي» هي قراءة مهمة لأي شخص يشارك في تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي. يقدم نظرة عامة شاملة على عملية MLOps، وهي مجموعة من المبادئ التي تهدف إلى حل مشكلة إدخال نماذج التعلم الآلي في الإنتاج بطريقة موثوقة وآلية. الكتاب مكتوب بتنسيق يسهل الوصول إليه ومبسط، مما يسمح لك بفهم وتطبيق المفاهيم على كل من مهندسي التعلم الآلي الحاليين والمبتدئين، وكذلك أولئك المطلعين على علوم البيانات و Python. يبدأ الكتاب بشرح ماهية MLOps وكيف يختلف عن DevOps، مما يوفر أساسًا متينًا للقراء. ثم يتعمق في الجوانب العملية لـ MLOps، بما في ذلك استخدام AutoML والمراقبة والتسجيل، ويوضح كيفية تنفيذ هذه الأدوات في مزودي السحابة الكبار مثل AWS و Microsoft Azure و Google Cloud. يؤكد المؤلف على أهمية تقديم نظام التعلم الآلي الذي يعمل بسرعة، مما يسمح للممارسين بالتركيز على مشاكل العمل التي يحاولون حلها. أحد الموضوعات الرئيسية في جميع أنحاء الكتاب هو الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا. ويشدد المؤلف على أهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعارف الحديثة، وهو أمر ضروري لبقاء البشرية وتوحيد الشعوب في دولة متحاربة. يعد هذا التحول النموذجي أمرًا بالغ الأهمية لمستقبل التعلم الآلي وقدرته على التأثير بشكل إيجابي على المجتمع.

이 목표를 달성하기 위해 ML 모델을 구축하고 배포합니다. "실제 MLops: 운영 기계 학습 모델" 은 기계 학습 모델의 개발 및 배포에 관련된 모든 사람에게 중요한 읽기입니다. MLops 프로세스에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다.이 프로세스는 머신 러닝 모델을 신뢰할 수 있고 자동화 된 방식으로 생산에 도입하는 문제를 해결하기위한 일련의 원칙입니다. 이 책은 액세스 가능하고 단순화 된 형식으로 작성되어 현재 및 초보자 머신 러닝 엔지니어뿐만 아니라 데이터 과학 및 Python에 익숙한 사람들에게 개념을 이해하고 적용 할 수 있습니다. 이 책은 MLops가 무엇인지, DevOps와 어떻게 다른지 설명하여 독자들에게 확실한 토대를 제공합니다. 그런 다음 AutoML 사용 및 모니터링 및 로깅을 포함하여 MLops의 실용성을 탐구하고 AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 대규모 클라우드 제공 업체에서 이러한 도구를 구현하는 방법을 보여줍니다. 저자는 빠르게 작동하는 머신 러닝 시스템을 제공하는 것의 중요성을 강조하여 실무자가 해결하려는 비즈니스 문제에 집중할 수 있도록합니다. 이 책의 주요 주제 중 하나는 기술의 진화를 연구하고 이해해야한다는 것입니다. 저자는 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일에 필요한 현대 지식의 기술 개발 과정에 대한 인식의 개인적인 패러다임을 개발하는 것의 중요성을 강조한다. 이러한 패러다임 전환은 머신 러닝의 미래와 사회에 긍정적 인 영향을 줄 수있는 능력에 중요합니다.