幫助您更了解如何實務開發中應用機器學習技術本書是機器學習系統設計模式的集合，範例使用的平台是Docker和Kubernetes，以確保程式碼的可重複執行。本書描述機器學習從訓練、評估和QA，到發布和運行推理器的順序，以及架構和代碼。藉由本書的指引，能夠幫助您更有效地使用機器學習的技術，將其應用在實際的系統開發中。本書可以幫助您：．了解如何MLOps這種機器學習付諸實用的開發維護方法．了解建置機器學習系統的方法，包括專為機器學習設計的系統（機器學習管線或實驗管理）與專為使用機器學習設計的系統（發佈或推論器），以實現MLOps．了解改善機器學習系統品質的方法，以及如何透過後續的維護改善模型來自讀者的讚譽＂蘊含了MLOps的精華＂＂詳細介紹了如何開發在商業環境中應用機器學習的系統＂＂資訊豐富，是開發大型系統極佳的參考資料＂
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