Buku MLOps: Operasionalisasi Model Machine Learning merupakan panduan komprehensif yang dirancang untuk menjembatani kesenjangan antara pengembangan model machine learning di lingkungan eksperimen dengan implementasinya di dunia nyata yang menuntut keandalan, skalabilitas, dan keberlanjutan. Buku ini mengupas secara sistematis mulai dari konsep dasar dan filosofi MLOps, tantangan dalam produksi sistem berbasis AI, hingga praktik terbaik dalam mengelola data, membangun pipeline otomatis, melakukan versioning model, serta mengimplementasikan feature store dan monitoring berkelanjutan. Tidak hanya berfokus pada aspek teknis, buku ini juga menyoroti pentingnya kolaborasi lintas peran, tata kelola data, serta kepatuhan terhadap regulasi, yang semakin krusial dalam ekosistem digital modern.
Dengan menggabungkan teori yang kuat dan studi kasus yang relevan, termasuk konteks implementasi di Indonesia dan Asia Tenggara, buku ini memberikan wawasan mendalam bagi mahasiswa, dosen, peneliti, maupun praktisi industri yang ingin menguasai MLOps secara end-to-end. Melalui pendekatan yang aplikatif dan terstruktur, pembaca akan dibekali kemampuan untuk merancang, mengembangkan, dan mengoperasionalkan sistem machine learning yang tidak hanya cerdas secara algoritmik, tetapi juga tangguh, efisien, dan siap digunakan dalam skala produksi untuk mendukung transformasi digital yang berkelanjutan.