Underwood todd (62 resultados)
- Tapa blanda
Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de AmericaBooksRun
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Paperback. Condición: Very Good. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
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Librería: Goodwill Books, Hillsboro, OR, Estados Unidos de AmericaGoodwill Books
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Condición: acceptable. Fairly worn, but readable and intact. If applicable: Dust jacket, disc or access code may not be included. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
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Librería: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaThriftBooks-Dallas
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Paperback. Condición: Good. No Jacket. Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
- Tapa blanda
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Paperback. Condición: Good. No Jacket. Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
- Tapa blanda
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: New. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
- Tapa blanda
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Paperback or Softback. Condición: New. Who Needs a Forest Fire. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador). Book.
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paperback. Condición: Very Good.
- Tapa blanda
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Condición: As New. Unread book in perfect condition. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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Paperback. Condición: New. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
- Tapa blanda
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Condición: New. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
Editorial: The Condor, 2002
- Tapa blanda
- Revista/Periódico
Librería: Larry W Price Books, Portland, OR, Estados Unidos de AmericaLarry W Price Books
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Añadir al carritoPamphlet. Condición: Very Good. Vol 104, pp. 92-102, Illlus, Extracted from orig vol, thus begins with title page, trimmed & stapled pamphlet, else VG.
- Tapa blanda
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Condición: New. In English.
Más imágenesReliable Machine Learning: Applying SRE Principles to ML in Production
Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley, and Todd Underwood
- Tapa blanda
- Primera edición
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Paperback. Condición: Very Good. no jacket (paperback). First Edition. This paperback edition of Reliable Machine Learning is in excellent condition, with no visible signs of wear or damage. The cover and pages are intact and clean, and there are no inscriptions or library markings. The book does not include a dust jacket, as it is a paperback. Kate Dullea (ilustrador).…
- Tapa blanda
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Condición: New. In English. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
- Tapa dura
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 44 pages. 10.00x8.00x0.11 inches. In Stock. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
- Tapa blanda
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino UnidoChiron Media
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PF. Condición: New. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
- Tapa blanda
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Condición: New. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
Reliable Machine Learning: Applying SRE Principles to ML in Production
Chen, Cathy; Murphy, Niall Richard; Parisa, Kranti; Sculley, D.; Underwood, Todd
- Tapa blanda
Librería: Goodbooks Company, Springdale, AR, Estados Unidos de AmericaGoodbooks Company
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Condición: acceptable. This copy has heavy highlighting.
- Tapa blanda
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Condición: As New. Unread book in perfect condition. Todd, Sue; Underwood, Emily (ilustrador).
Reliable Machine Learning: Applying SRE Principles to ML in Production
Chen, Cathy,Murphy, Niall Richard,Underwood, Todd,Parisa, Kranti,Sculley, D.
- Tapa blanda
Librería: HPB-Ruby, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHPB-Ruby
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paperback. Condición: Very Good. Connecting readers with great books since 1972! Used books may not include companion materials, and may have some shelf wear or limited writing. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
Reliable Machine Learning : Applying Sre Principles to Ml in Production
Chen, Cathy; Murphy, Niall; Parisa, Kranti; Sculley, D.; Underwood, Todd
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves USA, HEBRON, KY, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA
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Paperback. Condición: New. Whether you're part of a small startup or a planet-spanning megacorp, this practical book shows data scientists, SREs, and business owners how to run ML reliably, effectively, and accountably within your organization. You'll gain insight into everything from how to do model monitoring in production to how to run a well-tuned model development team in a product organization.By applying an SRE mindset to machine learning, authors and engineering professionals Cathy Chen, Kranti Parisa, Niall Richard Murphy, D. Sculley, Todd Underwood, and featured guests show you how to run an efficient ML system. Whether you want to increase revenue, optimize decision-making, solve problems, or understand and influence customer behavior, you'll learn how to perform day-to-day ML tasks while keeping the bigger picture in mind.You'll examine:What ML is: how it functions and what it relies onConceptual frameworks for understanding how ML "loops" workEffective "productionization," and how it can be made easily monitorable, deployable, and operableWhy ML systems make production troubleshooting more difficult, and how to get around themHow ML, product, and production teams can communicate effectively.…
Reliable Machine Learning : Applying Sre Principles to Ml in Production
Chen, Cathy; Murphy, Niall; Parisa, Kranti; Sculley, D.; Underwood, Todd
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de AmericaPBShop.store US
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PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Condición: New. Print on Demand.
Reliable Machine Learning: Applying SRE Principles to ML in Production
Chen, Cathy; Murphy, Niall Richard; Parisa, Kranti; Sculley, D.; Underwood, Todd
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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EUR 69,82
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Paperback. Condición: New. Whether you're part of a small startup or a planet-spanning megacorp, this practical book shows data scientists, SREs, and business owners how to run ML reliably, effectively, and accountably within your organization. You'll gain insight into everything from how to do model monitoring in production to how to run a well-tuned model development team in a product organization.By applying an SRE mindset to machine learning, authors and engineering professionals Cathy Chen, Kranti Parisa, Niall Richard Murphy, D. Sculley, Todd Underwood, and featured guests show you how to run an efficient ML system. Whether you want to increase revenue, optimize decision-making, solve problems, or understand and influence customer behavior, you'll learn how to perform day-to-day ML tasks while keeping the bigger picture in mind.You'll examine:What ML is: how it functions and what it relies onConceptual frameworks for understanding how ML "loops" workEffective "productionization," and how it can be made easily monitorable, deployable, and operableWhy ML systems make production troubleshooting more difficult, and how to get around themHow ML, product, and production teams can communicate effectively.…
