Maschinelles Lernen. Dieser Artikel ist nicht verfügbar.Maschinelles Lernen

„Maschinelles Lernen: Vom Prototyp zur Produktion“ ist der maßgebliche Leitfaden für die Überführung von ML-Modellen aus der Forschung in zuverlässige, skalierbare Systeme. Dieses umfassende Buch deckt den gesamten Lebenszyklus ab – von der Datenaufbereitung über reproduzierbare Experimente, die Modellbereitstellung und die MLOps-Infrastruktur bis hin zu Monitoring, Skalierung, Sicherheit und Compliance – und bietet praxisnahe Muster und Fallstudien aus der Praxis. Es richtet sich an Data Scientists, Softwareentwickler und technische Führungskräfte und vermittelt die notwendigen technischen Grundlagen, das Infrastrukturwissen und die organisatorischen Vorgehensweisen für den Aufbau von ML-Systemen, die nachhaltigen Geschäftswert generieren. Das Buch verbindet theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungsdetails und ist somit eine unverzichtbare Ressource für alle, die sich ernsthaft mit produktivem maschinellem Lernen auseinandersetzen.

Frau Francis Julee Rajam J. ist Assistenzprofessorin mit Schwerpunkt auf ML, KI und Gesundheitsanalytik. Als Nächstes ist Frau Merlin Sofia S. ebenfalls Assistenzprofessorin, die derzeit promoviert, Publikationen vorweist und sich auf Machine-Learning-Anwendungen konzentriert. Dann folgt Frau B. Geno Cinthia, die NET-qualifiziert ist, sich auf Programmierung und E-Content spezialisiert und den Schwerpunkt auf ergebnisorientierte Bildung (OBE) legt.