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MLOps実装ガイド

原題: Implementing MLOps in the Enterprise

ヤロン・ハビブ・ノア・ギフト(訳: 井伊篤彦)

オライリー・ジャパン / 2025年 / 原著2024年

技術: 機械学習・DevOps・継続的デリバリー・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ設計・アーキテクチャ

機械学習の成果を本番環境で動かし続けるための基盤づくりを扱う本。データと特徴量のパイプライン、学習の自動化、モデルの配信と監視、そしてチーム体制やガバナンスまでを、企業規模での導入を前提に解説する。

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実践 AIエージェント開発

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チップ・フェン(訳: 江川崇・平山順一) / オライリー・ジャパン / 2023年 / 翻訳書

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澁井雄介 / 翔泳社 / 2026年

技術: 大規模言語モデル・機械学習・DevOps・継続的デリバリー

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邦訳版の書誌(オライリー・ジャパン、2025年、ISBN 9784814401208)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「Yaron Haviv, Noah Gift 著,井伊篤彦 [ほか] 訳」による。原著の初版年2024年はOpenLibrary/英語版Wikipediaの書誌による。