Machine Learning System Design (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Manning Publications, New York, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. Get the big picture and the important details with this end-to-end guide for designing highly effective, reliable machine learning systems.In Machine Learning System Design: With end-to-end examples you will learn: The big picture of machine learning system designAnalyzing a problem space to identify the optimal ML solutionAce ML system design interviewsSelecting appropriate metrics and evaluation criteriaPrioritizing tasks at different stages of ML system designSolving dataset-related problems through data gathering, error analysis, and feature engineeringRecognizing common pitfalls in ML system developmentDesigning ML systems to be lean, maintainable, and extensible over time Machine Learning System Design: With end-to-end examples is a practical guide for planning and designing successful ML applications. It lays out a clear, repeatable framework for building, maintaining, and improving systems at any scale. Authors Arseny Kravchenko and Valeri Babushkin have filled this unique handbook with campfire stories and personal tips from their own extensive careers. You'll learn directly from their experience as you consider every facet of a machine learning system, from requirements gathering and data sourcing to deployment and management of the finished system. Get the big picture and the important details with this end-to-end guide for designing highly effective, reliable machine learning systems. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781633438750
- Título
- Machine Learning System Design (Hardcover)
- Autor
- Valerii Babushkin
- Editorial
- Manning Publications, New York
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1633438759
- ISBN 13
- 9781633438750
Get the big picture and the important details with this end-to-end guide for designing highly effective, reliable machine learning systems.
In Machine Learning System Design: With end-to-end examples you will learn:
- The big picture of machine learning system design
- Analyzing a problem space to identify the optimal ML solution
- Ace ML system design interviews
- Selecting appropriate metrics and evaluation criteria
- Prioritizing tasks at different stages of ML system design
- Solving dataset-related problems through data gathering, error analysis, and feature engineering
- Recognizing common pitfalls in ML system development
- Designing ML systems to be lean, maintainable, and extensible over time
Machine Learning System Design: With end-to-end examples is a practical guide for planning and designing successful ML applications. It lays out a clear, repeatable framework for building, maintaining, and improving systems at any scale. Authors Arseny Kravchenko and Valeri Babushkin have filled this unique handbook with campfire stories and personal tips from their own extensive careers. You'll learn directly from their experience as you consider every facet of a machine learning system, from requirements gathering and data sourcing to deployment and management of the finished system.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Arseny Kravchenko is a seasoned ML engineer with a proven track record of building and optimizing reliable ML systems for startups, including real-time video processing, manufacturing optimization, and financial transactions analysis.
Valerii Babushkin is an accomplished data science leader with extensive experience in the tech industry. He currently serves as the VP of Data Science at Blockchain.com, where he is responsible for leading the company's data-driven initiatives. Prior to joining Blockchain.com, Valerii held key roles at leading tech companies, such as Facebook, Alibaba, and X5 Retail Group.
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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.
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Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- 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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