Hsieh michael (80 resultados)
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Paperback. Condición: New. Thomas, Hsieh (ilustrador).
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hardcover. Condición: New.
Más imágenesLog 35
Benjamin H. Bratton; Jeffrey Kipnis; Tom Daniell; Joe Day; Michael Meredith; Christophe Van Gerrewey; Francesco Marullo; Simon Battisti; Anthony Burke; Lisa Hsieh; Christopher Pierce; Alex Schweder; Paulette Singley; Arduino Cantafora
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Soft cover. Condición: New. Log 35 offers cutting-edge architectural thought, both historical and speculative, for our hyperconnected world. The 21 contributors to this Fall 2015 issue offer new thinking from across and beyond the discipline of architecture, from investigations of architecture's encounters with politics, economi…cs, and art to focused investigations of individual architects and studios, including Sou Fujimoto, Dogma, and Takefumi Aida. Log 35 also includes a 32-page excerpt from Benjamin H. Bratton's forthcoming book The Stack, which explores the consequences and possibilities of planetary-scale computation and the new geopolitical architecture it represents, plus a review of the book by Jeffrey Kipnis.
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hardcover. Condición: New. Next day dispatch (mon-fri). Please note orders sent to Netherlands or Sweden take slightly longer than the Amazon estimated delivery date. Same day/next day dispatch (mon-fri) all items checked before dispatch, Handled and sent out with care.
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Condición: New. In. Thomas, Hsieh (ilustrador).
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Paperback. Condición: New. Thomas, Hsieh (ilustrador).
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Condición: New. Thomas, Hsieh (ilustrador).
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Paperback or Softback. Condición: New. Getting Started with Amazon SageMaker Studio: Learn to build end-to-end machine learning projects in the SageMaker machine learning IDE. Book.
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Intelligence and Security Informatics: IEEE ISI 2008 International Workshops: PAISI, PACCF and SOCO 2008, Taipei, Taiwan, June 17, 2008, Proceedings . Applications, incl. Internet/Web, and HCI)
Yang, Christopher C. [Editor]; Chen, Hsinchun [Editor]; Chau, Michael [Editor]; Chang, Kuiyu [Editor]; Lang, Sheau-Dong [Editor]; Chen, Patrick [Editor]; Hsieh, Raymond [Editor]; Zeng, Daniel [Editor]; Wang, Fei-Yue [Editor]; Carley, Kathleen M. [Editor]; Mao, Wenji [Editor]; Zhan, Justin [Editor];
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Paperback. Condición: Very Good. Ex-library paperback in very nice condition with the usual markings and attachments. Except for library markings, interior clean and unmarked. Tight binding.
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Paperback. Condición: New. Build production-grade machine learning models with Amazon SageMaker Studio, the first integrated development environment in the cloud, using real-life machine learning examples and codeKey FeaturesUnderstand the ML lifecycle in the cloud and its development on Amazon SageMaker StudioLearn to apply Sag…eMaker features in SageMaker Studio for ML use casesScale and operationalize the ML lifecycle effectively using SageMaker StudioBook DescriptionAmazon SageMaker Studio is the first integrated development environment (IDE) for machine learning (ML) and is designed to integrate ML workflows: data preparation, feature engineering, statistical bias detection, automated machine learning (AutoML), training, hosting, ML explainability, monitoring, and MLOps in one environment.In this book, you'll start by exploring the features available in Amazon SageMaker Studio to analyze data, develop ML models, and productionize models to meet your goals. As you progress, you will learn how these features work together to address common challenges when building ML models in production. After that, you'll understand how to effectively scale and operationalize the ML life cycle using SageMaker Studio.By the end of this book, you'll have learned ML best practices regarding Amazon SageMaker Studio, as well as being able to improve productivity in the ML development life cycle and build and deploy models easily for your ML use cases.What you will learnExplore the ML development life cycle in the cloudUnderstand SageMaker Studio features and the user interfaceBuild a dataset with clicks and host a feature store for MLTrain ML models with ease and scaleCreate ML models and solutions with little codeHost ML models in the cloud with optimal cloud resourcesEnsure optimal model performance with model monitoringApply governance and operational excellence to ML projectsWho this book is forThis book is for data scientists and machine learning engineers who are looking to become well-versed with Amazon SageMaker Studio and gain hands-on machine learning experience to handle every step in the ML lifecycle, including building data as well as training and hosting models. Although basic knowledge of machine learning and data science is necessary, no previous knowledge of SageMaker Studio and cloud experience is required.
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