Rozdział 10. Infrastruktura i narzędzia stosowane w metodyce MLOps
W rozdziałach od 4. do 6. przeanalizowaliśmy logikę tworzenia systemów uczenia maszynowego. W rozdziałach od 7. do 9. omówiliśmy wdrażanie, monitorowanie i ciągłą aktualizację systemu ML. Do tej pory zakładaliśmy, że osoby wykorzystujące w praktyce uczenie maszynowe mają dostęp do wszystkich narzędzi i infrastruktury potrzebnej do wdrożenia logiki i realizacji wymienionych zadań. To założenie jest jednak dalekie od prawdy. Wielu danetyków, z którymi rozmawiałam, twierdziło, że wiedzą, jak należy zmodyfikować systemy uczenia maszynowego, ale nie potrafią tego zrobić, ponieważ infrastruktura w ich firmach nie została odpowiednio skonfigurowana.
Systemy uczenia maszynowego są złożone. ...
Get Jak projektować systemy uczenia maszynowego now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
