Practical Full Stack Machine Learning : A Guide to Build Reliable, Reusable, and Production-ready Full Stack Ml Solutions
Idioma: inglés
Editorial: BPB Publications, 2021
- Tapa blanda
- Usado
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- Título
- Practical Full Stack Machine Learning : A Guide to Build Reliable, Reusable, and Production-ready Full Stack Ml Solutions
- Autor
- Kumar, Alok
- Editorial
- BPB Publications
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- As New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9391030424
- ISBN 13
- 9789391030421
Master the ML process, from pipeline development to model deployment in production.
Key Features
● Prime focus on feature-engineering, model-exploration & optimization, dataops, ML pipeline, and scaling ML API.
● A step-by-step approach to cover every data science task with utmost efficiency and highest performance.
● Access to advanced data engineering and ML tools like AirFlow, MLflow, and ensemble techniques.
Description
'Practical Full-Stack Machine Learning' introduces data professionals to a set of powerful, open-source tools and concepts required to build a complete data science project. This book is written in Python, and the ML solutions are language-neutral and can be applied to various software languages and concepts.
The book covers data pre-processing, feature management, selecting the best algorithm, model performance optimization, exposing ML models as API endpoints, and scaling ML API. It helps you learn how to use cookiecutter to create reusable project structures and templates. It explains DVC so that you can implement it and reap the same benefits in ML projects.It also covers DASK and how to use it to create scalable solutions for pre-processing data tasks. KerasTuner, an easy-to-use, scalable hyperparameter optimization framework that solves the pain points of hyperparameter search will be covered in this book. It explains ensemble techniques such as bagging, stacking, and boosting methods and the ML-ensemble framework to easily and effectively implement ensemble learning.
The book also covers how to use Airflow to automate your ETL tasks for data preparation. It explores MLflow, which allows you to train, reuse, and deploy models created with any library. It teaches how to use fastAPI to expose and scale ML models as API endpoints.
What you will learn
● Learn how to create reusable machine learning pipelines that are ready for production.
● Implement scalable solutions for pre-processing data tasks using DASK.
● Experiment with ensembling techniques like Bagging, Stacking, and Boosting methods.
● Learn how to use Airflow to automate your ETL tasks for data preparation.
● Learn MLflow for training, reprocessing, and deployment of models created with any library.
● Workaround cookiecutter, KerasTuner, DVC, fastAPI, and a lot more.
Who this book is for
This book is geared toward data scientists who want to become more proficient in the entire process of developing ML applications from start to finish. Knowing the fundamentals of machine learning and Keras programming would be an essential requirement.
Table of Contents
1. Organizing Your Data Science Project
2. Preparing Your Data Structure
3. Building Your ML Architecture
4. Bye-Bye Scheduler, Welcome Airflow
5. Organizing Your Data Science Project Structure
6. Feature Store for ML
7. Serving ML as API
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Condiciones de venta
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Email address: CustomerService@SuperBookDeals.com
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Registration #: 52-1713923
Authorized representative: Danielle Hainsey
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 GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, 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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