Treveil mark (41 resultados)
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Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de AmericaWorld of Books (was SecondSale)
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paperback. Condición: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
- Tapa dura
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de AmericaBooks From California
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Hardcover. Condición: Good. Back hinge of spine has a small tear. Cover/edges have minor denting/scuffing.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: New.
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PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Paperback. Condición: New. More than half of the analytics and machine learning (ML) models created by organizations today never make it into production. Some of the challenges and barriers to operationalization are technical, but others are organizational. Either way, the bottom line is that models not in production can't provi…de business impact.This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.This book helps you:Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflowsRefine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracyDesign the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainableOperationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized.
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Paperback or Softback. Condición: New. Introducing Mlops: How to Scale Machine Learning in the Enterprise. Book.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Treveil, Mark; Omont, Nicolas; Stenac, Clément; Lefevre, Kenji; Phan, Du; Zentici, Joachim; Lavoillotte, Adrien; Miyazaki, Makoto; Heidmann, Lynn
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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EUR 49,01
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Condición: New.
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Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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Paperback. Condición: New. More than half of the analytics and machine learning (ML) models created by organizations today never make it into production. Some of the challenges and barriers to operationalization are technical, but others are organizational. Either way, the bottom line is that models not in production can't provi…de business impact.This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.This book helps you:Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflowsRefine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracyDesign the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainableOperationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized.
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Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, ItaliaBrook Bookstore On Demand
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Condición: new.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 43,17
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Condición: New.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 33,86
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Condición: New. 2020. Paperback. . . . . .
Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Treveil, Mark; Omont, Nicolas; Stenac, Clément; Lefevre, Kenji; Phan, Du; Zentici, Joachim; Lavoillotte, Adrien; Miyazaki, Makoto; Heidmann, Lynn
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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EUR 50,52
Envío por EUR 13,98Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Condición: New. In.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 50,58
Envío por EUR 17,51Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Introducing Mlops: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Stenac, Clement/ Dreyfus-schmidt, Leo/ Lefevre, Kenji/ Omont, Nicolas/ Treveil, Mark
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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EUR 62,93
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Paperback. Condición: Brand New. 150 pages. 9.50x7.25x0.50 inches. In Stock.
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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EUR 67,06
Envío por EUR 9,08Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Condición: New. 2020. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Treveil, Mark; Omont, Nicolas; Stenac, Clément; Lefevre, Kenji; Phan, Du; Zentici, Joachim; Lavoillotte, Adrien; Miyazaki, Makoto; Heidmann, Lynn
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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EUR 70,50
Envío por EUR 7,59Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Condición: New.
Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Treveil, Mark; Omont, Nicolas; Stenac, Clément; Lefevre, Kenji; Phan, Du; Zentici, Joachim; Lavoillotte, Adrien; Miyazaki, Makoto; Heidmann, Lynn
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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EUR 81,14
Envío por EUR 3,45Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Condición: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA United
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EUR 45,74
Envío por EUR 43,26Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Paperback. Condición: New. More than half of the analytics and machine learning (ML) models created by organizations today never make it into production. Some of the challenges and barriers to operationalization are technical, but others are organizational. Either way, the bottom line is that models not in production can't provi…de business impact.This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.This book helps you:Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflowsRefine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracyDesign the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainableOperationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized.
Idioma: Alemán
Editorial: Dpunkt.Verlag GmbH, Heidelberg, 2021
- Tapa blanda
Librería: Paderbuch e.Kfm. Inh. Ralf R. Eichmann, Bad Lippspringe, NRW, AlemaniaPaderbuch e.Kfm. Inh. Ralf R. Eichmann
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Bueno
EUR 22,00
Envío por EUR 25,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritopaperback. Condición: Good. Mark Treveil und das Dataiku-Team: MLOps. Kernkonzepte im Überblick. Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren. Deutsche Ausgabe. Eigenverlag O'Reilly, Heidelberg 2021. Broschur, foliert, Rückenschild, 201 Seiten; Besitz-/Inventarvermerke, sonst ordentlicher Zust…and (entwidmetes Bibl.-Ex.).
- Tapa dura
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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EUR 77,64
Envío por EUR 23,34Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Hardcover. Condición: Brand New. 408 pages. 11.73x8.27x1.10 inches. In Stock.
- Tapa blanda
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 57,74
Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Condición: New. This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time.Über den Autorrnrn.
- Tapa blanda
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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EUR 42,06
Envío por EUR 11,67Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Paperback. Condición: Brand New. German language. 9.37x6.57x0.47 inches. In Stock.
MLOps in action: development. deployment and application of machine learning models(Chinese Edition)
[ YING ] MA KE TE LEI WEI ER ( Mark Treveil ) . [ MEI ] the . Dataiku . Team
- Tapa blanda
Librería: liu xing, Nanjing, JS, Chinaliu xing
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EUR 101,95
Envío por EUR 15,57Se envía de China a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
paperback. Condición: New. Language:Chinese.Paperback. Pub Date: 2022-08-01 Pages: 159 Publisher: Machinery Industry Press This book is divided into three parts. Part 1 introduces the topic of MLOps. taking a deep dive into how (and why) it evolved into a discipline. who needs to be involved to successfully execute MLOps. and wh…at components are required. The second part introduces the life cycle of a machine learning model and includes chapters on model development. production preparation. production deployment. monit.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 36,80
Envío por EUR 17,51Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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EUR 48,82
Envío por EUR 75,86Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Paperback. Condición: New. More than half of the analytics and machine learning (ML) models created by organizations today never make it into production. Some of the challenges and barriers to operationalization are technical, but others are organizational. Either way, the bottom line is that models not in production can't provi…de business impact.This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.This book helps you:Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflowsRefine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracyDesign the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainableOperationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 52,73
Envío por EUR 2,28Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Condición: New.
