Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps)
Gain an overview of the machine learning operations (MLOps) life cycle, processes, and capabilities. Understand concrete details about running a continuous training pipeline, deploying a model, and monitoring predictive performance of ML models.
Get the whitepaper
Nama depan
Nama belakang
Alamat email bisnis
Kode Panggilan
+1
- (+1)
Nomor telepon bisnis
Jabatan
Nama perusahaan
- Afganistan
- Afrika Selatan
- Albania
- Aljazair
- Amerika Serikat
- Andorra
- Angola
- Anguilla
- Antarktika
- Antigua dan Barbuda
- Arab Saudi
- Argentina
- Armenia
- Aruba
- Australia
- Austria
- Azerbaijan
- Bahama
- Bahrain
- Bangladesh
- Barbados
- Belanda
- Belarus
- Belgia
- Belize
- Benin
- Bermuda
- Bhutan
- Bolivia
- Bosnia dan Herzegovina
- Botswana
- Brasil
- Brunei
- Bulgaria
- Burkina Faso
- Burundi
- Ceko
- Chad
- Cile
- Curaçao
- Curaçao
- Côte d’Ivoire
- Denmark
- Dominika
- Ekuador
- El Salvador
- Eritrea
- Estonia
- Etiopia
- Fiji
- Filipina
- Finlandia
- Gabon
- Gambia
- Georgia
- Georgia Selatan & Kep. Sandwich Selatan
- Ghana
- Gibraltar
- Greenland
- Grenada
- Guadeloupe
- Guam
- Guatemala
- Guinea
- Guinea Ekuatorial
- Guinea-Bissau
- Guyana
- Guyana Prancis
- Haiti
- Honduras
- Hong Kong
- Hungaria
- India
- Indonesia
- Inggris Raya
- Irak
- Irlandia
- Islandia
- Israel
- Italia
- Jamaika
- Jepang
- Jerman
- Jibuti
- Kaledonia Baru
- Kamboja
- Kamerun
- Kanada
- Kazakhstan
- Kenya
- Kepulauan Cayman
- Kepulauan Cocos (Keeling)
- Kepulauan Cook
- Kepulauan Falkland (Malvinas)
- Kepulauan Faroe
- Kepulauan Mariana Utara
- Kepulauan Marshall
- Kepulauan Norfolk
- Kepulauan Pitcairn
- Kepulauan Solomon
- Kepulauan Svalbard dan Jan Mayen
- Kepulauan Terluar AS
- Kepulauan Turks dan Caicos
- Kepulauan Virgin Amerika Serikat
- Kepulauan Virgin Britania Raya
- Kepulauan Wallis dan Futuna
- Kirgizstan
- Kiribati
- Kolombia
- Komoro
- Kongo - Brazzaville
- Kongo - Kinshasa
- Korea Selatan
- Kosta Rika
- Kroasia
- Kuwait
- Laos
- Latvia
- Lebanon
- Lesotho
- Liberia
- Libya
- Liechtenstein
- Lituania
- Luksemburg
- Madagaskar
- Makau
- Makedonia Utara
- Maladewa
- Malawi
- Malaysia
- Mali
- Malta
- Maroko
- Martinik
- Mauritania
- Mauritius
- Mayotte
- Meksiko
- Mesir
- Mikronesia
- Moldova
- Monako
- Mongolia
- Montenegro
- Montserrat
- Mozambik
- Myanmar (Burma)
- Namibia
- Nauru
- Nepal
- Niger
- Nigeria
- Nikaragua
- Niue
- Norwegia
- Oman
- Pakistan
- Palau
- Palestina
- Panama
- Papua Nugini
- Paraguay
- Peru
- Polandia
- Polinesia Prancis
- Portugal
- Prancis
- Puerto Riko
- Pulau Ascension
- Pulau Bouvet
- Pulau Heard dan Kepulauan McDonald
- Pulau Natal
- Qatar
- Republik Afrika Tengah
- Republik Dominika
- Rumania
- Rusia
- Rwanda
- Réunion
- Sahara Barat
- Saint Barthélemy
- Saint Helena
- Saint Kitts dan Nevis
- Saint Lucia
- Saint Martin
- Saint Pierre dan Miquelon
- Saint Vincent dan Grenadine
- Samoa
- Samoa Amerika
- San Marino
- Sao Tome dan Principe
- Selandia Baru
- Senegal
- Serbia
- Seychelles
- Sierra Leone
- Singapura
- Sint Maarten
- Siprus
- Slovakia
- Slovenia
- Somalia
- Spanyol
- Sri Lanka
- Sudan Selatan
- Suriname
- Swedia
- Swiss
- Taiwan
- Tajikistan
- Tanjung Verde
- Tanzania
- Thailand
- Timor Leste
- Tiongkok
- Togo
- Tokelau
- Tonga
- Trinidad dan Tobago
- Tunisia
- Turki
- Turkmenistan
- Tuvalu
- Uganda
- Ukraina
- Uni Emirat Arab
- Uruguay
- Uzbekistan
- Vanuatu
- Vatikan
- Venezuela
- Vietnam
- Wilayah Inggris di Samudra Hindia
- Wilayah Selatan Prancis
- Yaman
- Yordania
- Yunani
- Zambia
- Zimbabwe
- eSwatini
Daftarkan saya untuk menerima berita, info terbaru produk, informasi acara, dan penawaran spesial tentang Google Cloud dari Google.
Saya memahami bahwa data pribadi saya akan diproses sesuai Kebijakan Privasi Google.
In this report, you will learn:
- The MLOps life cycle and important processes and capabilities for successful ML-based systems
- Orchestrating and automating the execution of continuous training pipelines
- Model deployment and prediction serving
- Dataset and feature management
- Model management and governance
