Machine Learning Platform Engineering: bouw een intern ontwikkelaarsplatform voor ML- en AI-systemen

Bouw niet alleen modellen, maar bouw het platform dat ze schaalbaar maakt

Machine learning-platformengineering: bouw een intern ontwikkelaarsplatform voor ML- en AI-systemen | Manning Publications Co., 2026

De meeste organisaties worstelen niet met ideeën voor machine learning.
Ze hebben moeite om die ideeën herhaalbaar, betrouwbaar en schaalbaar te maken.

Teams bouwen modellen, maar pijplijnen breken.
Experimenten slagen, maar implementaties mislukken.
Er bestaat infrastructuur, maar ontwikkelaars kunnen deze niet efficiënt gebruiken.

Het ontbrekende stuk?

Een goed ontworpen platform voor machine learning.

Dit boek laat je zien hoe je het kunt bouwen.

Waarom dit boek belangrijk is

Moderne ML- en AI-systemen vereisen meer dan geïsoleerde workflows. Ze vereisen:

* Gestandaardiseerde pijpleidingen
* Schaalbare infrastructuur
* Reproduceerbare experimenten
* Naadloze implementatie en monitoring

Zonder platform vindt elk team dezelfde kwetsbare systemen opnieuw uit.

Machine Learning Platform Engineering leert je hoe je een intern ontwikkelaarsplatform (IDP) maakt dat ML transformeert van experiment in technische discipline.

Wat dit boek anders maakt?

🧠 Platformdenken over tooling

Dit is geen catalogus met tools. Dit is een gids voor het ontwerpen van systemen, waarbij infrastructuur, workflows en ontwikkelaarservaring samenkomen.

🛠 End-to-end-architectuur

Je ontwerpt platforms die het volgende ondersteunen:

* Gegevensverwerking en functiepijplijnen
* Modeltraining en volgen van experimenten
* Continue integratie en levering (CI/CD)
* Modelweergave en gevolgtrekking
* Monitoring en levenscyclusbeheer

⚙️Gebouwd voor echte organisaties

Leer hoe je platforms maakt die:

* Schakel teams in, blokkeer ze niet
* Workflows standaardiseren zonder de flexibiliteit te beperken
* Schalen over projecten en afdelingen heen

🔍 Ontwikkelaarservaring als een eersteklas zorg

Een geweldig platform is niet alleen krachtig, het is ook bruikbaar. Je leert hoe je systemen ontwerpt die ontwikkelaars echt willen gebruiken.

Wat je leert

Aan het einde van dit boek ben je in staat om:

* ML-platforms vanaf het begin ontwerpen en implementeren
* Bouw herbruikbare pijplijnen voor gegevens, functies en modellen
* Selfservice-infrastructuur voor ML-teams inschakelen
* CI/CD-workflows implementeren voor ML-systemen (MLOps)
* Beheer modelversies, implementatie en terugdraaiing
* Prestaties, afwijkingen en systeemstatus controleren

In het boek

Je onderzoekt:

🔹 Platformstichtingen

* Wat definieert een ML-platform?
* Platform versus pijplijndenken
* Belangrijkste architecturale componenten

🔹 Gegevens- en functie-infrastructuur

* Gegevensopname en -validatie
* Featurestores en hergebruik
* Batch- en realtime-pijplijnen

🔹Trainen en experimenteren

* Experimenten volgen en reproduceren
* Workflows voor het afstemmen van hyperparameters
* Gedistribueerde trainingssystemen

🔹CI/CD voor machinaal leren

* Geautomatiseerd testen voor gegevens en modellen
* Voortdurende training en implementatie
* Versiebeheer en rollback-strategieën

🔹 Presenteren en gevolgtrekkingen

* Realtime versus batchinferentie
* Schaalbare modellen voor architecturen
* Latentie- en prestatie-optimalisatie

🔹 Waarneembaarheid en bestuur

* Bewaking van statistieken, logboeken en traceringen
* Detectie van afwijkingen en afwijkingen
* Nalevings- en governancekaders

🔹 Ontwikkelaarservaring

* Selfservicetools en API's
* Platformabstractielagen
* Ontwerp van documentatie en bruikbaarheid

Voor wie is dit boek?

* ML-ingenieurs en platformingenieurs
* DevOps-technici werken aan AI-infrastructuur
* Data-engineers bouwen aan schaalbare pijplijnen
* Technische leiders die ML-systemen op schaal ontwerpen

Als je verantwoordelijk bent voor meer dan alleen modellen, is dit boek essentieel.

Wat je wint

Na het lezen van dit boek weet je:

* Denk in termen van platforms, niet in geïsoleerde systemen
* Bouw een infrastructuur die schaalbaar is tussen teams en gebruiksscenario's
* Verminder duplicatie en verbeter de ontwikkelingssnelheid
* Lever betrouwbare, productieklare ML-systemen
* Opvallen als ingenieur die AI op schaal kan operationaliseren

Waarom het belangrijk is

De toekomst van AI bestaat niet alleen uit betere modellen.
Het zijn betere systemen die die modellen bruikbaar maken.

De organisaties die winnen, zijn de organisaties die platforms kunnen bouwen die innovatie op schaal mogelijk maken.

Machine learning-platformengineering
Ontwerp het platform. Empower de teams. Schaal AI op de juiste manier.
===========
Let op:
Vanwege de bestandsgrootte ontvangt de koper een link naar de legitieme cloudopslag van de verkoper voor het downloaden van het gekochte e-boek. Ga verder als je hiermee instemt. Er wordt geen restitutie geaccepteerd.