I løpet av det siste tiåret har maskinlæring utviklet seg betydelig, og organisasjoner i alle størrelser har begynt å utforske dette feltets muligheter for å hente ut verdifulle innsikter fra data. Til tross for maskinlæringens store løfter, står mange organisasjoner overfor utfordringer når det kommer til distribusjon og forvaltning av maskinlæringsmodeller i produksjon. Her kommer MLOps inn i bildet. MLOps, eller maskinlæringsoperasjoner, er et fremvoksende felt som fokuserer på distribusjon, forvaltning og overvåking av maskinlæringsmodeller i produksjonsmiljøer. MLOps kombinerer prinsippene fra DevOps med de unike kravene til maskinlæring, noe som gjør det mulig for organisasjoner å bygge og implementere modeller i stor skala, samtidig som de opprettholder høy pålitelighet og nøyaktighet. Denne boka fungerer som en omfattende guide til MLOps og gir leserne en grundig forståelse av prinsippene, beste praksisene og de fremvoksende trendene innen feltet. Fra opplæring av modeller til å sette dem i produksjon, dekker boken alle aspekter ved MLOps-prosessen og gir verdifull innsikt til leseren.
