MACHINE LEARNING LIFECYCLE & MLOps ESSENTIALS (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Paperback. In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence, the success of machine learning projects hinges not just on building accurate models, but on managing the entire lifecycle-from problem definition and data preparation to deployment and monitoring. This book, Machine Learning Lifecycle & MLOps Essentials, aims to provide readers with a structured, end-to-end understanding of how modern ML systems are built, deployed, and maintained in real-world settings. By combining practical Python implementations with foundational concepts, this book equips data scientists, engineers, and ML practitioners with the tools and mindset needed to bridge the gap between experimentation and production. As the industry embraces operational efficiency, reproducibility, and scalability, MLOps (Machine Learning Operations) has emerged as a critical discipline. This book not only introduces the lifecycle phases of ML projects but also dives into the principles and best practices of MLOps-from automation and CI/CD pipelines to monitoring drift and ensuring model governance. Whether you're a beginner eager to learn how to structure ML projects effectively or a professional aiming to implement production-grade ML workflows, this book serves as a practical guide and reference throughout your machine learning journey. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798289868459
- Título
- MACHINE LEARNING LIFECYCLE & MLOps ESSENTIALS (Paperback)
- Autor
- Kumar P.
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798289868459
As the industry embraces operational efficiency, reproducibility, and scalability, MLOps (Machine Learning Operations) has emerged as a critical discipline. This book not only introduces the lifecycle phases of ML projects but also dives into the principles and best practices of MLOps—from automation and CI/CD pipelines to monitoring drift and ensuring model governance. Whether you're a beginner eager to learn how to structure ML projects effectively or a professional aiming to implement production-grade ML workflows, this book serves as a practical guide and reference throughout your machine learning journey.
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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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Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
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