{"product_id":"introducing-mlops-how-to-scale-machine-learning-in-the-enterprise-9781492083290","title":"Introducción a MLOps: cómo escalar el aprendizaje automático en la empresa","description":"\u003cp\u003eMás de la mitad de los modelos de análisis y aprendizaje automático (ML) creados por las organizaciones hoy en día nunca llegan a producción. Algunos de los desafíos y barreras para la operacionalización son técnicos, pero otros son organizativos. De cualquier manera, la conclusión es que los modelos que no están en producción no pueden generar un impacto empresarial.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste libro presenta los conceptos clave de MLOps para ayudar a los científicos de datos e ingenieros de aplicaciones no solo a operacionalizar modelos de ML para impulsar un cambio empresarial real, sino también a mantener y mejorar esos modelos con el tiempo. A través de lecciones basadas en numerosas aplicaciones de MLOps en todo el mundo, nueve expertos en aprendizaje automático brindan información sobre los cinco pasos del ciclo de vida del modelo: Construcción, Preproducción, Implementación, Monitoreo y Gobernanza, descubriendo cómo se pueden infundir procesos MLOps robustos en todo el proceso.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste libro le ayuda a: \u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eCumplir el valor de la ciencia de datos reduciendo la fricción en las canalizaciones y flujos de trabajo de ML\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRefinar los modelos de ML mediante el reentrenamiento, el ajuste periódico y el remodelado completo para garantizar una precisión a largo plazo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDiseñar el ciclo de vida de MLOps para minimizar los riesgos organizativos con modelos imparciales, justos y explicables\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOperacionalizar los modelos de ML para la implementación de canalizaciones y para sistemas empresariales externos que son más complejos y menos estandarizados\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-13833100\"\u003eMark Treveil\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-13833099\"\u003eNicolas Omont\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-14153751\"\u003eClément Stenac\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e O'Reilly Media\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 22\/12\/2020\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 186\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 0,67 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9,19h x 7,00w x 0,40d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781492083290\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1492083291\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputación\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM094000\"\u003eCiencia de datos | Aprendizaje automático\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputación\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM005030\"\u003eSoftware empresarial y de productividad | Inteligencia empresarial\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputación\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM037000\"\u003eTeoría de máquinas\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eMark Treveil ha diseñado productos en campos tan diversos como las telecomunicaciones, la banca y el comercio en línea. Su propia startup lideró una revolución en la gobernanza en el gobierno local del Reino Unido, donde todavía domina. Ahora forma parte del equipo de producto de Dataiku con sede en París.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eNicolas Omont es vicepresidente de operaciones en Artelys, donde desarrolla soluciones de optimización matemática para energía y transporte. Anteriormente ocupó el puesto de gerente de producto de Dataiku para ML y análisis avanzados. Es doctor en Ciencias de la Computación y ha trabajado en investigación operativa y estadística durante los últimos 15 años, principalmente en los sectores de telecomunicaciones y servicios públicos de energía.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eClément Stenac es un ingeniero de software apasionado, CTO y cofundador de Dataiku. Supervisa el diseño y desarrollo de la plataforma de IA empresarial Dataiku DSS. Clément fue anteriormente jefe de desarrollo de productos en Exalead, liderando el diseño e implementación de software de motor de búsqueda a escala web. También tiene una amplia experiencia con software de código abierto, como ex desarrollador de los proyectos VideoLAN (VLC) y Debian.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eKenji Lefevre es vicepresidente de producto en Dataiku. Supervisa la hoja de ruta del producto y la experiencia del usuario de la plataforma de IA empresarial Dataiku DSS. Es doctor en matemáticas puras por la Universidad de París VII, y dirigió documentales antes de dedicarse a la ciencia de datos y la gestión de productos.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eDu Phan es ingeniero de aprendizaje automático en Dataiku, donde trabaja para democratizar la ciencia de datos. En los últimos años, ha lidiado con una variedad de problemas de datos, desde análisis geoespacial hasta aprendizaje profundo. Su trabajo ahora se centra en diferentes facetas y desafíos de MLOps.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eJoachim Zentici es director de ingeniería en Dataiku. Joachim se graduó en matemáticas aplicadas en la École Centrale Paris. Antes de unirse a Dataiku en 2014, fue ingeniero de investigación en visión artificial en Siemens Molecular Imaging e INRIA. También ha sido profesor y conferenciante. En Dataiku, Joachim realizó múltiples contribuciones, incluida la gestión de los ingenieros a cargo de la infraestructura central, la creación del equipo para el esfuerzo de complementos y ecosistemas, así como la dirección del programa global de capacitación tecnológica para ingenieros que atienden a clientes.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eAdrien Lavoillotte es director de ingeniería en Dataiku, donde dirige el equipo responsable de las funciones de aprendizaje automático y estadísticas en el software. Estudió en ECE Paris, una escuela de posgrado de ingeniería, y trabajó para varias startups antes de unirse a Dataiku en 2015.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eMakoto Miyazaki es científico de datos en Dataiku y responsable de brindar servicios de consultoría práctica utilizando Dataiku DSS para clientes europeos y japoneses. Makoto tiene una licenciatura en economía y una maestría en ciencia de datos, y también fue ex periodista financiero con una amplia gama de temas, incluida la energía nuclear y la recuperación económica de los tsunamis.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eLynn Heidmann obtuvo su licenciatura en Periodismo\/Comunicación de Masas y Antropología de la Universidad de Wisconsin-Madison en 2008 y decidió llevar su pasión por la investigación y la escritura al mundo de la tecnología. Pasó siete años en el Área de la Bahía de San Francisco escribiendo y dirigiendo operaciones con Google y posteriormente Niantic antes de mudarse a París para dirigir iniciativas de contenido en Dataiku. En su puesto actual, Lynn sigue y escribe sobre tendencias y desarrollos tecnológicos en el mundo de los datos y la IA.\u003c\/p\u003e","brand":"O'Reilly Media","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42698507026669,"sku":"9781492083290","price":65.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_531202fb-2904-4e3e-aab5-5b0cc6e2985a.jpg?v=1649902225","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/introducing-mlops-how-to-scale-machine-learning-in-the-enterprise-9781492083290","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}