Machine Learning Production Systems: Engineering Machine Learning Models and Pipelines
Idioma: inglés
Editorial: O'Reilly Media, 2024
- Tapa blanda
- Usado
Librería: Goodwill of Silicon Valley, SAN JOSE, CA, Estados Unidos de AmericaGoodwill of Silicon Valley
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N° de ref. del artículo GWSVV.1098156013.G
- Título
- Machine Learning Production Systems: Engineering Machine Learning Models and Pipelines
- Autor
- Crowe, Robert; Hapke, Hannes; Caveness, Emily; Zhu, Di
- Editorial
- O'Reilly Media
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- good
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1098156013
- ISBN 13
- 9781098156015
Using machine learning for products, services, and critical business processes is quite different from using ML in an academic or research setting--especially for recent ML graduates and those moving from research to a commercial environment. Whether you currently work to create products and services that use ML, or would like to in the future, this practical book gives you a broad view of the entire field.
Authors Robert Crowe, Hannes Hapke, Emily Caveness, and Di Zhu help you identify topics that you can dive into deeper, along with reference materials and tutorials that teach you the details. You'll learn the state of the art of machine learning engineering, including a wide range of topics such as modeling, deployment, and MLOps. You'll learn the basics and advanced aspects to understand the production ML lifecycle.
This book provides four in-depth sections that cover all aspects of machine learning engineering:
- Data: collecting, labeling, validating, automation, and data preprocessing; data feature engineering and selection; data journey and storage
- Modeling: high performance modeling; model resource management techniques; model analysis and interoperability; neural architecture search
- Deployment: model serving patterns and infrastructure for ML models and LLMs; management and delivery; monitoring and logging
- Productionalizing: ML pipelines; classifying unstructured texts and images; genAI model pipelines
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Hannes Hapke is a Senior Machine Learning Engineer at Digits, and has co-authored multiple machine learning publications, including the book "Building Machine Learning Pipelines" by O'Reilly Media. He has also presented state-of-the-art ML work at conferences like ODSC or O'Reilly's TensorFlow World and is an active contributor to TensorFlow's TFX Addons project. Hannes is passionate about machine learning engineering and production machine learning use cases using the latest machine learning developments.
Emily Caveness is a software engineer at Google. She currently works on ML data analysis and validation.
Di Zhu is an engineer at Google. She has worked on a variety of projects, including MLOps infrastructure, applied machine learning solutions for different verticals including vision, ranking, dynamic pricing, etc. She is passionate about using engineering to solve real-world problems, designing and delivering MLOps solutions for several critical Google products and external partners. In addition to professional pursuits, Di is also a tennis player, Latin dancing competitor, and piano player.
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Goodwill of Silicon Valley’s mission is to support our employees, our customers, and people with challenging barriers to employment; to raise their standard of living and improve their lives through our services and social enterprise. Founded in Santa Clara County in 1928, Goodwill of Silicon Valley is dedicated to improving employment opportunities, increasing standards of living, providing economic independence, and restoring our clients’ sense of self-worth. We do this through workforce creation, vocational training, and environmental stewardship. With 18 retail stores, an online store, an extensive reuse/recycling operation, and our Contract Services division, we help people overcome barriers to employment, build sustainable livelihoods, and transform their lives and communities.…
Especialidad
All, potentially Comics and Collectibles as wellInformación empresarial del vendedor
Goodwill of Silicon Valley
1080 North 7th Street
San Jose, CA Estados Unidos de America 95112
Condiciones de venta
Goodwill of Silicon Valley’s mission is to support our employees, our customers, and people with challenging barriers to employment; to raise their standard of living and improve their lives through our services and social enterprise.
Founded in Santa Clara County, California, USA in 1928, Goodwill of Silicon Valley is dedicated to improving employment opportunities, increasing standards of living, providing economic independence, and restoring our clients’ sense of self-worth. We do this through workforce creation, vocational training, and environmental stewardship. With 18 retail stores, an online store, an extensive reuse/recycling operation, and our Contract Services division, we help people overcome barriers to employment, build sustainable livelihoods, and transform their lives and communities.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
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.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Goodwill of Silicon Valley, SAN JOSE, California, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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