作品简介
在大数据时代,机器学习(ML)在互联网领域取得了巨大的成功,数据应用也逐渐从“数据驱动”阶段向“模型驱动”阶段跃升,但这也给ML项目落地带来了更大的困难,为了适应时代的发展,MLOps应运而生。本书从多个方面介绍了MLOps实践路径,内容涵盖了设计、构建和部署由ML驱动的应用程序所需的各种实用技能。
本书适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读,可以帮助他们建立实用的MLOps实践框架。
李攀登,非参数统计硕士,AlgoLink(专注于MLOps研发与应用)的创始人,出海游戏公司博乐科技数据专家。曾任万达集团算法专家,蓝色光标算法团队负责人,Teradata资深数据挖掘工程师,亚信科技高级数据挖掘工程师。研究方向为机器学习、推荐系统、MLOps,拥有机器学习算法应用相关专利7项,MLOps专利2项,软件著作权1项。
