Shipping Machine Learning Systems (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Paperback. This book bridges the gap between theoretical machine learning (ML) and its practical application in industry. It serves as a handbook for shipping production-grade ML systems, addressing challenges often overlooked in academic texts. Drawing on their experience at several major corporations and startups, the authors focus on real-world scenarios, guiding practitioners through the ML lifecycle, from planning and data management to model deployment and optimization. They highlight common pitfalls and offer interview-based case studies from companies that illustrate diverse industrial applications and their unique challenges. Multiple pathways through the book allow readers to choose which stage of the ML development process to focus on, as well as the learning strategy ('crawl,' 'walk,' or 'run') that best suits the needs of their project or team. This book by industry leaders is ideal for professionals and students seeking a clear, practical understanding of machine learning in real-world settings. Through insightful real-world examples, business case studies, and straightforward practical guidance, readers gain essential skills to implement machine learning effectively in industry. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781009124201
- Título
- Shipping Machine Learning Systems (Paperback)
- Autor
- Shabaz Patel
- Editorial
- Cambridge University Press, Cambridge
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 100912420X
- ISBN 13
- 9781009124201
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Shabaz Patel is Associate Director of Applied AI at Best Buy, where he architects scalable ML systems powering search and discovery experiences for millions of users. Previously, at One Concern, he spearheaded innovations in AI-driven climate risk mitigation. Educated at Stanford and IIT, he specializes in scalable MLOps and impactful AI deployments and founded Datmo, an ML startup.
Anand Sampat is Co-Founder and CTO, Overline AI. He is an ML Leader and serial entrepreneur. He previously co-founded Datmo (acquired by One Concern) and led ML Solutions for One Concern, led ML for New Products at PathAI, and led ML at SambaNova Systems.
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