本書は、信頼性が高く、効果的で、責任のあるMLを組織内で実行し確立する方法を紹介します。本番環境でのモデルモニタリングの方法から、製品開発組織で調整されたモデル開発チームを運営する方法まで学習できます。また、正しく責任を持ってデータを扱う、信頼できるモデルを構築する、更新時の安全性、コスト、パフォーマンス、ビジネス目標、組織構造に関する懸念など、あまり扱われてこなかったMLのライフサイクル全体に焦点を当てています。