📚 چرا کتاب فیزیکی بخریم؟
- ✅ کیفیت چاپ عالی و کاغذ مرغوب
- ✅ راحتی مطالعه بدون نیاز به دستگاه
- ✅ امکان یادداشت‌برداری و هایلایت
- ✅ تحویل سریع در سراسر کشور
قیمت نهایی کتاب
517,000 تومان
شامل چاپ و صحافیلذت ورق زدن یک کتاب واقعی
- سال انتشار: 2023
- صفحات: 462
- اندازه فایل: 39 MB
- زبان: English
- انتشارات: BPB Publications
- تعداد مشاهده: 97
- امتیاز کاربران: 4.5
- شابک/ISBN: 9789355518101
کلمات کلیدی:
آموزش برنامه‌نویسی و معماری نرم‌افزار با Code with HSN
در کانال فارسی Code with HSN تجربیات واقعی از پروژه‌های بزرگ، آموزش‌های عمیق C#، معماری میکروسرویس، CQRS، بهینه‌سازی عملکرد به زبان ساده ارائه می‌شود. اگر برنامه نویس هستی، اینجا جاییه که باید باشی.
مشاهده بیشترMachine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین
خلاصه تحلیلی کتاب
کتاب Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps به‌عنوان یک منبع تخصصی، مسیر کامل از ایده‌پردازی تا پیاده‌سازی و نگه‌داری سامانه‌های یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد. نویسنده، با تمرکز بر مبحث MLOps، تلاش کرده تا خواننده را با چالش‌های واقعی پروژه‌های عملی آشنا کند و راهکارهای آزموده‌شده را ارائه دهد.
این اثر نه تنها به جنبه‌های فنی مدل‌سازی و استقرار سرویس‌های Machine Learning می‌پردازد، بلکه به بُعد سازمانی و فرآیندی نیز توجه ویژه دارد. نتیجه این ترکیب، کتابی است که پل ارتباطی میان پژوهش و کاربرد صنعتی را به زیباترین شکل برقرار می‌کند، و برای پژوهشگران و متخصصان داده، همچون نقشه راهی ارزشمند عمل می‌کند.
در این کتاب، مثال‌های عملی از پروژه‌های کوچک تا سامانه‌های مقیاس بزرگ ارائه شده است. مخاطب با مطالعه دقیق فصل‌ها درمی‌یابد که چگونه می‌توان موانع رایج نظیر مشکلات داده، ضعف در pipeline و چالش‌های استقرار را با رویکردی سیستماتیک برطرف کرد.
نکات کلیدی و کاربردی
یکی از برجسته‌ترین نکات کتاب، تأکید بر اهمیت automation در چرخه عمر مدل‌های Machine Learning است. این فرآیند، که ستون فقرات MLOps محسوب می‌شود، تضمین می‌کند که مدل‌ها نه تنها سریع‌تر به تولید می‌رسند بلکه نگه‌داری آن‌ها نیز ساده‌تر و کم‌هزینه‌تر انجام می‌شود.
نویسنده با ارائه چارچوب‌های تست و validation مدل‌ها، به خواننده یادآوری می‌کند که کیفیت و پایداری، دو عنصر غیرقابل‌چشم‌پوشی در موفقیت یک سیستم Machine Learning هستند. از این‌رو، کتاب دائماً بر ایجاد feedback loopهای قوی و مانیتورینگ مستمر تأکید دارد.
نکته کاربردی دیگر در این کتاب، نحوه مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌ها در شرایط تغییر داده‌ها و نیازهای کسب‌وکار است، که از منظر MLOps اهمیت استراتژیک دارد. با پیروی از این روش‌ها، خطر کاهش عملکرد مدل در گذر زمان به‌طور قابل‌توجهی کم می‌شود.
نقل‌قول‌های ماندگار
در لابه‌لای سطور کتاب، جملات الهام‌بخش و آموزنده‌ای دیده می‌شود که می‌تواند دیدگاه خواننده را نسبت به کاربرد یادگیری ماشین در تولید دگرگون کند. این نقل‌قول‌ها نه‌تنها بیانگر تجربه عملی نویسنده‌اند، بلکه ارزش مفهومی بالایی دارند.
"یک مدل یادگیری ماشین خوب، تنها زمانی ارزشمند است که بتواند در محیط واقعی به‌صورت پایدار کار کند." نامشخص
"MLOps فقط ابزار نیست؛ فرهنگ و نگرشی است برای تحویل ارزش پایدار از داده." نامشخص
چرا این کتاب اهمیت دارد
در دنیای امروز، بسیاری از پروژه‌های یادگیری ماشین در آزمایشگاه‌ها موفق‌اند اما در محیط واقعی شکست می‌خورند. این شکاف میان تحقیق و تولید، نیازمند رویکردی علمی و عملی است که کتاب حاضر به‌خوبی ارائه می‌دهد. تأکید بر MLOps، این اثر را از سایر منابع مشابه متمایز ساخته است.
کتاب نه تنها برای مهندسان داده و متخصصان Machine Learning بلکه برای مدیران پروژه، معماران سیستم و حتی پژوهشگران دانشگاهی نیز ارزش فوق‌العاده دارد. هر کسی که در زنجیره تولید ارزش مبتنی بر داده نقش دارد، می‌تواند از راهکارهای این کتاب بهره‌مند شود.
نتیجه‌گیری الهام‌بخش
خواندن کتاب Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps فرصتی است برای هر علاقه‌مند به دنیای داده و هوش مصنوعی تا با دیدگاهی عمیق‌تر به مسئله ورود مدل‌ها به محیط تولید نگاه کند. این اثر، ترکیبی کم‌نظیر از دانش فنی و تجربه عملی را در اختیار شما قرار می‌دهد.
Deploy, manage, and scale Machine Learning models with MLOps effortlessly KEY FEATURES ● Explore several ways to build and deploy ML models in production using an automated CI/CD pipeline. ● Develop and convert ML apps into Android and Windows apps. ● Learn how to implement ML model deployment on popular cloud platforms, including Azure, GCP, and AWS. DESCRIPTION ‘Machine Learning in Production’ is an attempt to decipher the path to a remarkable career in the field of MLOps. It is a comprehensive guide to managing the machine learning lifecycle from development to deployment, outlining ways in which you can deploy ML models in production. It starts off with fundamental concepts, an introduction to the ML lifecycle and MLOps, followed by comprehensive step-by-step instructions on how to develop a package for ML code from scratch that can be installed using pip. It then covers MLflow for ML life cycle management, CI/CD pipelines, and shows how to deploy ML applications on Azure, GCP, and AWS. Furthermore, it provides guidance on how to convert Python applications into Android and Windows apps, as well as how to develop ML web apps. Finally, it covers monitoring, the critical topic of machine learning attacks, and A/B testing. With this book, you can easily build and deploy machine learning solutions in production. WHAT YOU WILL LEARN ● Master the Machine Learning lifecycle with MLOps. ● Learn best practices for managing ML models at scale. ● Streamline your ML workflow with MLFlow. ● Implement monitoring solutions using whylogs, WhyLabs, Grafana, and Prometheus. ● Use Docker and Kubernetes for ML deployment. WHO THIS BOOK IS FOR Whether you are a Data scientist, ML engineer, DevOps professional, Software engineer, or Cloud architect, this book will help you get your machine learning models into production quickly and efficiently. TABLE OF CONTENTS 1. Python 101 2. Git and GitHub Fundamentals 3. Challenges in ML Model Deployment 4. Packaging ML Models 5. MLflow-Platform to Manage the ML Life Cycle 6. Docker for ML 7. Build ML Web Apps Using API 8. Build Native ML Apps 9. CI/CD for ML 10. Deploying ML Models on Heroku 11. Deploying ML Models on Microsoft Azure 12. Deploying ML Models on Google Cloud Platform 13. Deploying ML Models on Amazon Web Services 14. Monitoring and Debugging 15. Post-Productionizing ML Models
دانلود رایگان مستقیم
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.
این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید
WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید
1097
بازدید4.5
امتیاز0
نظر98%
رضایتنظرات:
4.5
بر اساس 0 نظر کاربران
Questions & Answers
Ask questions about this book or help others by answering
No questions yet. Be the first to ask!