Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform : A Comprehensive Guide for Beginners
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2019
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Take a systematic approach to understanding the fundamentals of machine learning and deep learning from the ground up and how they are applied in practice. You will use this comprehensive guide for building and deploying learning models to address complex use cases while leveraging the computational resources of Google Cloud Platform.Author Ekaba Bisong shows you how machine learning tools and techniques are used to predict or classify events based on a set of interactions between variables known as features or attributes in a particular dataset. He teaches you how deep learning extends the machine learning algorithm of neural networks to learn complex tasks that are difficult for computers to perform, such as recognizing faces and understanding languages. And you will know how to leverage cloud computing to accelerate data science and machine learning deployments.Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platformis dividedinto eight parts that cover the fundamentals of machine learning and deep learning, the concept of data science and cloud services, programming for data science using the Python stack, Google Cloud Platform (GCP) infrastructure and products, advanced analytics on GCP, and deploying end-to-end machine learning solution pipelines on GCP.What You'll Learn Understand the principles and fundamentals of machine learning and deep learning, the algorithms, how to use them, when to use them, and how to interpret your resultsKnow the programming concepts relevant to machine and deep learning design and development using the Python stackBuild and interpret machine and deep learning modelsUse Google Cloud Platform tools and services to develop and deploy large-scale machine learning and deep learning productsBe aware of the different facets and design choices to consider when modeling a learning problemProductionalize machine learning models into software products Who This Book Is For Beginners to the practice of data science and applied machine learning, data scientists at all levels, machine learning engineers, Google Cloud Platform data engineers/architects, and software developers.…
N° de ref. del artículo 9781484244692
- Título
- Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform : A Comprehensive Guide for Beginners
- Autor
- Ekaba Bisong
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484244699
- ISBN 13
- 9781484244692
- Peso del artículo
- 1366 gramos
- Dimensiones
- 254x178x39 mm
Take a systematic approach to understanding the fundamentals of machine learning and deep learning from the ground up and how they are applied in practice. You will use this comprehensive guide for building and deploying learning models to address complex use cases while leveraging the computational resources of Google Cloud Platform.
Author Ekaba Bisong shows you how machine learning tools and techniques are used to predict or classify events based on a set of interactions between variables known as features or attributes in a particular dataset. He teaches you how deep learning extends the machine learning algorithm of neural networks to learn complex tasks that are difficult for computers to perform, such as recognizing faces and understanding languages. And you will know how to leverage cloud computing to accelerate data science and machine learning deployments.
Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform is divided into eight parts that cover the fundamentals of machine learning and deep learning, the concept of data science and cloud services, programming for data science using the Python stack, Google Cloud Platform (GCP) infrastructure and products, advanced analytics on GCP, and deploying end-to-end machine learning solution pipelines on GCP.
What You’ll Learn
- Understand the principles and fundamentals of machine learning and deep learning, the algorithms, how to use them, when to use them, and how to interpret your results
- Know the programming concepts relevant to machine and deep learning design and development using the Python stack
- Build and interpret machine and deep learning models
- Use Google Cloud Platform tools and services to develop and deploy large-scale machine learning and deep learning products
- Be aware of the different facets and design choices to consider when modeling a learning problem
- Productionalize machine learning models into software products
Who This Book Is For
Beginners to the practice of data science and applied machine learning, data scientists at all levels, machine learning engineers, Google Cloud Platform data engineers/architects, and software developers
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Ekaba Bisong is a Data Science Lead at T4G. He previously worked as a data scientist/data engineer at Pythian. In addition, he maintains a relationship with the Intelligent Systems Labs at Carleton University with a research focus on learning systems (encompassing learning automata and reinforcement learning), machine learning, and deep learning. He is a Google Certified Professional Data Engineer and a Google Developer Expert in machine learning.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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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.
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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).
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