MLOps Lifecycle Toolkit : A Software Engineering Roadmap for Designing, Deploying, and Scaling Stochastic Systems
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is aimed at practitioners of data science, with consideration for bespoke problems, standards, and tech stacks between industries. It will guide you through the fundamentals of technical decision making, including planning, building, optimizing, packaging, and deploying end-to-end, reliable, and robust stochastic workflows using the language of data science.MLOps Lifecycle Toolkitwalks you through the principles of software engineering, assuming no prior experience. It addresses the perennial 'why' of MLOps early, along with insight into the unique challenges of engineering stochastic systems. Next, you'll discover resources to learn software craftsmanship, data-driven testing frameworks, and computer science. Additionally, you will see how to transition from Jupyter not Elektronisches Buch to code editors, and leverage infrastructure and cloud services to take control of the entire machine learning lifecycle. You'll gain insight into the technical and architectural decisions you're likely to encounter, as well as best practices for deploying accurate, extensible, scalable, and reliable models. Through hands-on labs, you will build your own MLOps 'toolkit' that you can use to accelerate your own projects. In later chapters, author Dayne Sorvisto takes a thoughtful, bottom-up approach to machine learning engineering by considering the hard problems unique to industries such as high finance, energy, healthcare, and tech as case studies, along with the ethical and technical constraints that shape decision making.After reading this book, whether you are a data scientist, product manager, or industry decision maker, you will be equipped to deploy models to production, understand the nuances of MLOps in the domain language of your industry, and have the resources for continuous delivery and learning.What You Will LearnUnderstand the principles of software engineering and MLOpsDesign an end-to-endmachine learning systemBalance technical decisions and architectural trade-offsGain insight into the fundamental problems unique to each industry and how to solve themWho This Book Is ForData scientists, machine learning engineers, and software professionals. …
N° de ref. del artículo 9781484296417
- Título
- MLOps Lifecycle Toolkit : A Software Engineering Roadmap for Designing, Deploying, and Scaling Stochastic Systems
- Autor
- Dayne Sorvisto
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484296419
- ISBN 13
- 9781484296417
- Peso del artículo
- 446 gramos
- Dimensiones
- 235x155x16 mm
This book is aimed at practitioners of data science, with consideration for bespoke problems, standards, and tech stacks between industries. It will guide you through the fundamentals of technical decision making, including planning, building, optimizing, packaging, and deploying end-to-end, reliable, and robust stochastic workflows using the language of data science.
MLOps Lifecycle Toolkit walks you through the principles of software engineering, assuming no prior experience. It addresses the perennial "why" of MLOps early, along with insight into the unique challenges of engineering stochastic systems. Next, you’ll discover resources to learn software craftsmanship, data-driven testing frameworks, and computer science. Additionally, you will see how to transition from Jupyter notebooks to code editors, and leverage infrastructure and cloud services to take control of the entire machine learning lifecycle. You’ll gain insight into the technical and architectural decisions you’re likely to encounter, as well as best practices for deploying accurate, extensible, scalable, and reliable models. Through hands-on labs, you will build your own MLOps "toolkit" that you can use to accelerate your own projects. In later chapters, author Dayne Sorvisto takes a thoughtful, bottom-up approach to machine learning engineering by considering the hard problems unique to industries such as high finance, energy, healthcare, and tech as case studies, along with the ethical and technical constraints that shape decision making.
After reading this book, whether you are a data scientist, product manager, or industry decision maker, you will be equipped to deploy models to production, understand the nuances of MLOps in the domain language of your industry, and have the resources for continuous delivery and learning.
What You Will Learn
- Understand the principles of software engineering and MLOps
- Design an end-to-end machine learning system
- Balance technical decisions and architectural trade-offs
- Gain insight into the fundamental problems unique to each industry and how to solve them
Who This Book Is For
Data scientists, machine learning engineers, and software professionals.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Dayne Sorvisto has a Master of Science degree in Mathematics and Statistics and became an expert in MLOps. He started his career in data science before becoming a software engineer. He has worked for tech start-ups and has consulted for Fortune 500 companies in diverse industries including energy and finance. Dayne has previously won awards for his research including Industry Track Best Paper Award. Dayne has also written about security in MLOps systems for Dell EMC’s Proven Professional Knowledge Sharing platform and has contributed to many of the open-source projects he uses regularly.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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).
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.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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