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Scalable Machine Learning Architectures: Best Practices for Handling Big Data and Distributed Systems
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: Ammareal, Morangis, Francia
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Añadir al carritoSoftcover. Condición: Très bon. Edition 2023. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Edition 2023. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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EUR 208,99
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns | J. Joshua Thomas (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2023 | IGI Global | EAN 9798369304457 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns | J. Joshua Thomas (u. a.) | Buch | Englisch | 2023 | IGI Global | EAN 9781668498040 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Scalable and Distributed Machine Learning and Deep Learning Patterns is a practical guide that provides insights into how distributed machine learning can speed up the training and serving of machine learning models, reduce time and costs, and address bottlenecks in the system during concurrent model training and inference. The book covers various topics related to distributed machine learning such as data parallelism, model parallelism, and hybrid parallelism. Readers will learn about cutting-edge parallel techniques for serving and training models such as parameter server and all-reduce, pipeline input, intra-layer model parallelism, and a hybrid of data and model parallelism. The book is suitable for machine learning professionals, researchers, and students who want to learn about distributed machine learning techniques and apply them to their work. This book is an essential resource for advancing knowledge and skills in artificial intelligence, deep learning, and high-performance computing. The book is suitable for computer, electronics, and electrical engineering courses focusing on artificial intelligence, parallel computing, high-performance computing, machine learning, and its applications. Whether you're a professional, researcher, or student working on machine and deep learning applications, this book provides a comprehensive guide for creating distributed machine learning, including multi-node machine learning systems, using Python development experience. By the end of the book, readers will have the knowledge and abilities necessary to construct and implement a distributed data processing pipeline for machine learning model inference and training, all while saving time and costs.
