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Practical Machine Learning on Databricks: Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 45,30
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Practical Machine Learning on Databricks: Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,31
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Practical Machine Learning on Databricks: Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks (Paperback or Softback)
Publicado por Packt Publishing 11/24/2023, 2023
ISBN 10: 1801812039 ISBN 13: 9781801812030
Idioma: Inglés
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 44,32
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Practical Machine Learning on Databricks: Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 41,91
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Practical Data Science on Databricks: Scaling end-to-end machine learning on Databricks
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 54,12
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Practical Machine Learning on Databricks: Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 47,99
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Practical Machine Learning on Databricks: Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,30
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Practical Machine Learning on Databricks: Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 52,76
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Practical Machine Learning on Databricks: Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 83,43
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Practical Machine Learning on Databricks
Publicado por Packt Publishing Limited, 2023
ISBN 10: 1801812039 ISBN 13: 9781801812030
Idioma: Inglés
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 51,99
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Practical Machine Learning on Databricks
Publicado por Packt Publishing Limited, 2023
ISBN 10: 1801812039 ISBN 13: 9781801812030
Idioma: Inglés
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 49,03
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Practical Data Science on Databricks: Scaling end-to-end machine learning on Databricks
Publicado por Packt Publishing Limited, 2023
ISBN 10: 1801812039 ISBN 13: 9781801812030
Idioma: Inglés
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,30
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Practical Data Science on Databricks: Scaling end-to-end machine learning on Databricks
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,10
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Practical Data Science on Databricks: Scaling end-to-end machine learning on Databricks
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 55,81
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Practical Machine Learning on Databricks : Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 64,77
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Take your machine learning skills to the next level by mastering databricks and building robust ML pipeline solutions for future ML innovationsKey FeaturesLearn to build robust ML pipeline solutions for databricks transitionMaster commonly available features like AutoML and MLflowLeverage data governance and model deployment using MLflow model registryPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchBook DescriptionUnleash the potential of databricks for end-to-end machine learning with this comprehensive guide, tailored for experienced data scientists and developers transitioning from DIY or other cloud platforms. Building on a strong foundation in Python, Practical Machine Learning on Databricks serves as your roadmap from development to production, covering all intermediary steps using the databricks platform.You'll start with an overview of machine learning applications, databricks platform features, and MLflow. Next, you'll dive into data preparation, model selection, and training essentials and discover the power of databricks feature store for precomputing feature tables. You'll also learn to kickstart your projects using databricks AutoML and automate retraining and deployment through databricks workflows.By the end of this book, you'll have mastered MLflow for experiment tracking, collaboration, and advanced use cases like model interpretability and governance. The book is enriched with hands-on example code at every step. While primarily focused on generally available features, the book equips you to easily adapt to future innovations in machine learning, databricks, and MLflow.What you will learnTransition smoothly from DIY setups to databricksMaster AutoML for quick ML experiment setupAutomate model retraining and deploymentLeverage databricks feature store for data prepUse MLflow for effective experiment trackingGain practical insights for scalable ML solutionsFind out how to handle model drifts in production environmentsWho this book is forThis book is for experienced data scientists, engineers, and developers proficient in Python, statistics, and ML lifecycle looking to transition to databricks from DIY clouds. Introductory Spark knowledge is a must to make the most out of this book, however, end-to-end ML workflows will be covered. If you aim to accelerate your machine learning workflows and deploy scalable, robust solutions, this book is an indispensable resource.Table of ContentsML Process and ChallengesOverview of ML on DatabricksUtilizing Feature StoreUnderstanding MLflow ComponentsCreate a Baseline Model for Bank Customer Churn Prediction Using AutoMLModel Versioning and WebhooksModel Deployment ApproachesAutomating ML Workflows Using the Databricks JobsModel Drift Detection for Our Churn Prediction Model and RetrainingCI/CD to Automate Model Retraining and Re-Deployment.
