Machine Learning Engineering with Python : Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2021
- Tapa blanda
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Supercharge the value of your machine learning models by building scalable and robust solutions that can serve them in production environmentsKey FeaturesExplore hyperparameter optimization and model management toolsLearn object-oriented programming and functional programming in Python to build your own ML libraries and packagesExplore key ML engineering patterns like microservices and the Extract Transform Machine Learn (ETML) pattern with use casesBook DescriptionMachine learning engineering is a thriving discipline at the interface of software development and machine learning. This book will help developers working with machine learning and Python to put their knowledge to work and create high-quality machine learning products and services.Machine Learning Engineering with Python takes a hands-on approach to help you get to grips with essential technical concepts, implementation patterns, and development methodologies to have you up and running in no time. You'll begin by understanding key steps of the machine learning development life cycle before moving on to practical illustrations and getting to grips with building and deploying robust machine learning solutions. As you advance, you'll explore how to create your own toolsets for training and deployment across all your projects in a consistent way. The book will also help you get hands-on with deployment architectures and discover methods for scaling up your solutions while building a solid understanding of how to use cloud-based tools effectively. Finally, you'll work through examples to help you solve typical business problems.By the end of this book, you'll be able to build end-to-end machine learning services using a variety of techniques and design your own processes for consistently performant machine learning engineering.What you will learnFind out what an effective ML engineering process looks likeUncover options for automating training and deployment and learn how to use themDiscover how to build your own wrapper libraries for encapsulating your data science and machine learning logic and solutionsUnderstand what aspects of software engineering you can bring to machine learningGain insights into adapting software engineering for machine learning using appropriate cloud technologiesPerform hyperparameter tuning in a relatively automated wayWho this book is forThis book is for machine learning engineers, data scientists, and software developers who want to build robust software solutions with machine learning components. If you're someone who manages or wants to understand the production life cycle of these systems, you'll find this book useful. Intermediate-level knowledge of Python is necessary.Table of ContentsIntroduction to ML EngineeringThe Machine Learning Development ProcessFrom Model to Model FactoryPackaging UpDeployment Patterns and ToolsScaling UpBuilding an Example ML MicroserviceBuilding an Extract Transform Machine Learning Use Case.…
N° de ref. del artículo 9781801079259
- Título
- Machine Learning Engineering with Python : Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples
- Autor
- Andrew P. McMahon
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1801079250
- ISBN 13
- 9781801079259
- Peso del artículo
- 521 gramos
- Dimensiones
- 235x191x16 mm
Supercharge the value of your machine learning models by building scalable and robust solutions that can serve them in production environments
Key Features
- Explore hyperparameter optimization and model management tools
- Learn object-oriented programming and functional programming in Python to build your own ML libraries and packages
- Explore key ML engineering patterns like microservices and the Extract Transform Machine Learn (ETML) pattern with use cases
Book Description
Machine learning engineering is a thriving discipline at the interface of software development and machine learning. This book will help developers working with machine learning and Python to put their knowledge to work and create high-quality machine learning products and services.
Machine Learning Engineering with Python takes a hands-on approach to help you get to grips with essential technical concepts, implementation patterns, and development methodologies to have you up and running in no time. You'll begin by understanding key steps of the machine learning development life cycle before moving on to practical illustrations and getting to grips with building and deploying robust machine learning solutions. As you advance, you'll explore how to create your own toolsets for training and deployment across all your projects in a consistent way. The book will also help you get hands-on with deployment architectures and discover methods for scaling up your solutions while building a solid understanding of how to use cloud-based tools effectively. Finally, you'll work through examples to help you solve typical business problems.
By the end of this book, you'll be able to build end-to-end machine learning services using a variety of techniques and design your own processes for consistently performant machine learning engineering.
What you will learn
- Find out what an effective ML engineering process looks like
- Uncover options for automating training and deployment and learn how to use them
- Discover how to build your own wrapper libraries for encapsulating your data science and machine learning logic and solutions
- Understand what aspects of software engineering you can bring to machine learning
- Gain insights into adapting software engineering for machine learning using appropriate cloud technologies
- Perform hyperparameter tuning in a relatively automated way
Who this book is for
This book is for machine learning engineers, data scientists, and software developers who want to build robust software solutions with machine learning components. If you're someone who manages or wants to understand the production life cycle of these systems, you'll find this book useful. Intermediate-level knowledge of Python is necessary.
Table of Contents
- Introduction to ML Engineering
- The Machine Learning Development Process
- From Model to Model Factory
- Packaging Up
- Deployment Patterns and Tools
- Scaling Up
- Building an Example ML Microservice
- Building an Extract Transform Machine Learning Use Case
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Acerca del autor
Andrew Peter (Andy) McMahonis a machine learning engineer and data scientist with experience of working in, and leading, successful analytics and software teams. His expertise centers on building production-grade ML systems that can deliver value at scale. He is currently ML Engineering Lead at NatWest Group and was previously Analytics Team Lead at Aggreko.
He has an undergraduate degree in theoretical physics from the University of Glasgow, as well as master's and Ph.D. degrees in condensed matter physics from Imperial College London. In 2019, Andy was named Data Scientist of the Year at the International Data Science Awards. He currently co-hosts the AI Right podcast, discussing hot topics in AI with other members of the Scottish tech scene.
“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.
Efectos del desistimiento
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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