9781098103019 - practical mlops: operationalizing machine learning models de gift, noah; deza, alfredo (35 resultados)
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Paperback. Condición: Very Good. 1. 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.
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Paperback. Condición: New. Getting your models into production is the fundamental challenge of machine learning. MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it… into practice to operationalize your machine learning models.Current and aspiring machine learning engineers--or anyone familiar with data science and Python--will build a foundation in MLOps tools and methods (along with AutoML and monitoring and logging), then learn how to implement them in AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. The faster you deliver a machine learning system that works, the faster you can focus on the business problems you're trying to crack. This book gives you a head start.You'll discover how to:Apply DevOps best practices to machine learningBuild production machine learning systems and maintain themMonitor, instrument, load-test, and operationalize machine learning systemsChoose the correct MLOps tools for a given machine learning taskRun machine learning models on a variety of platforms and devices, including mobile phones and specialized hardware.
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PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Paperback. Condición: new. Paperback. Getting your models into production is the fundamental challenge of machine learning. MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you ho…w to put it into practice to operationalize your machine learning models.Current and aspiring machine learning engineers--or anyone familiar with data science and Python--will build a foundation in MLOps tools and methods (along with AutoML and monitoring and logging), then learn how to implement them in AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. The faster you deliver a machine learning system that works, the faster you can focus on the business problems you're trying to crack. This book gives you a head start.You'll discover how to:Apply DevOps best practices to machine learningBuild production machine learning systems and maintain themMonitor, instrument, load-test, and operationalize machine learning systemsChoose the correct MLOps tools for a given machine learning taskRun machine learning models on a variety of platforms and devices, including mobile phones and specialized hardware MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it into practice to operationalize your machine learning models. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Condición: New. Getting your models into production is the fundamental challenge of machine learning. MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it… into practice to operationalize your machine learning models.Current and aspiring machine learning engineers--or anyone familiar with data science and Python--will build a foundation in MLOps tools and methods (along with AutoML and monitoring and logging), then learn how to implement them in AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. The faster you deliver a machine learning system that works, the faster you can focus on the business problems you're trying to crack. This book gives you a head start.You'll discover how to:Apply DevOps best practices to machine learningBuild production machine learning systems and maintain themMonitor, instrument, load-test, and operationalize machine learning systemsChoose the correct MLOps tools for a given machine learning taskRun machine learning models on a variety of platforms and devices, including mobile phones and specialized hardware.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Librería: Speedyhen, Hertfordshire, Reino UnidoSpeedyhen
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Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA United
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Paperback. Condición: New. Getting your models into production is the fundamental challenge of machine learning. MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it… into practice to operationalize your machine learning models.Current and aspiring machine learning engineers--or anyone familiar with data science and Python--will build a foundation in MLOps tools and methods (along with AutoML and monitoring and logging), then learn how to implement them in AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. The faster you deliver a machine learning system that works, the faster you can focus on the business problems you're trying to crack. This book gives you a head start.You'll discover how to:Apply DevOps best practices to machine learningBuild production machine learning systems and maintain themMonitor, instrument, load-test, and operationalize machine learning systemsChoose the correct MLOps tools for a given machine learning taskRun machine learning models on a variety of platforms and devices, including mobile phones and specialized hardware.
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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