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1-50章
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共99章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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前言
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第1章 全面了解MLOps
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1.1 人工智能的趋势和现状
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1.2 人工智能的问题、挑战以及应对措施
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1.3 MLOps简介
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1.4 MLOps与DevOps
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1.5 MLOps与其他XOps的区别
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1.6 本章小结
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第2章 MLOps涉及的角色
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2.1 角色类型
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2.2 角色划分以及角色之间存在的问题
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2.3 本章小结
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第3章 机器学习项目概论
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3.1 机器学习项目简介
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3.2 深入理解机器学习项目全流程
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3.3 本章小结
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第4章 MLOps中的数据部分
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4.1 从以模型为中心到以数据为中心
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4.2 MLOps中的数据生命周期管理
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4.3 数据存储架构演进
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4.4 MLOps中主要的数据问题及解决方案
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4.5 本章小结
第5章 流水线工具
5.1 Airflow
5.2 MLflow
5.3 其他流水线工具
5.4 本章小结
第6章 特征平台
6.1 特征平台的概念和起源
6.2 特征平台的特性
6.3 特征平台的现状
6.4 主流的特征平台
6.5 特征平台的发展趋势
6.6 本章小结
第7章 实时特征平台OpenMLDB
7.1 实时特征平台构建方法论
7.2 OpenMLDB项目介绍
7.3 核心模块——在线引擎
7.4 核心数据结构
7.5 高级特性——主从集群部署
7.6 高级特性——双存储引擎
7.7 执行流程介绍
7.8 实践
7.9 生态整合——在线数据源Kafka
7.10 生态整合——离线数据源Hive
7.11 案例：出租车行程时间预测
7.12 本章小结
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