The Model Lifecycle : From Data to Deployment: How Machine Learning Systems Are Built, Tested, and Kept Honest
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Okt 2026, 2026
- Tapa blanda
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- Título
- The Model Lifecycle : From Data to Deployment: How Machine Learning Systems Are Built, Tested, and Kept Honest
- Autor
- Digital Society
- Editorial
- Independently Published Okt 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798163681600
- Peso del artículo
- 123 gramos
- Dimensiones
- 229x152x4 mm
The Model Lifecycle: From Data to Deployment — How Machine Learning Systems Are Built, Tested, and Kept Honest
Building a machine learning model is only the beginning. The real challenge is ensuring that it works reliably, remains useful as conditions change, and produces results that can be trusted.
The Model Lifecycle explores the complete journey of machine learning systems, from raw data and initial experimentation to deployment, monitoring, and continuous improvement. It examines the technical processes, organizational decisions, and governance practices that determine whether an AI model becomes a dependable business asset or a source of hidden risk.
Machine learning is often presented as a sequence of algorithms, training runs, and performance benchmarks. In practice, successful systems depend on much more: data quality, experimental design, validation, reproducibility, infrastructure, human oversight, and the ability to detect when a model stops behaving as expected.
This book examines the stages that connect data preparation, feature engineering, model selection, training, evaluation, deployment, and ongoing maintenance. It explains why performance in a controlled experiment does not always translate into reliable results in the real world, and why a model that works today may become inaccurate tomorrow.
Inside this book, discover:
-
How data collection, preparation, and feature engineering shape model performance.
-
The principles of training, validation, testing, and avoiding data leakage.
-
How to evaluate models beyond headline accuracy and select meaningful metrics.
-
Why reproducibility, version control, and experiment tracking matter.
-
How deployment pipelines and machine learning operations (MLOps) support reliable systems.
-
How monitoring can reveal data drift, model degradation, and unexpected behavior.
-
Why explainability, fairness, documentation, and human oversight are essential to responsible AI.
-
How feedback loops and retraining help models adapt to changing environments.
Beyond the technical workflow, The Model Lifecycle explores a fundamental question: what does it mean to keep an AI system honest?
Reliable machine learning requires more than achieving a high score on a benchmark. It requires transparent evaluation, clear accountability, continuous monitoring, and the willingness to revise or retire systems that no longer meet their intended objectives.
For data scientists, machine learning engineers, technology leaders, students, and business professionals, this book offers a structured perspective on the processes that make AI systems sustainable and trustworthy.
Whether you are developing your first predictive model or overseeing machine learning in a complex organization, understanding the entire lifecycle is essential to making better technical and strategic decisions.
A model is not finished when training ends. It earns trust through testing, deployment, monitoring, and continuous accountability.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
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Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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