Building Machine Learning Systems with a Feature Store

Autor Jim Dowling

Building Machine Learning Systems with a Feature Store - Jim Dowling

Building Machine Learning Systems with a Feature Store

Autor Jim Dowling

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

Do košíku

2 112 Kč s DPH
Jsme transparentní

E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Opovaž se mě číst!

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 329 Kč

Opovaž se mě číst!

Get up to speed on a new unified approach to building machine learning (ML) systems with batch data, real-time data, and large language models (LLMs) based on independent, modular ML pipelines and a shared data layer. With this practical book, data scientists and ML engineers will learn in detail how to develop, maintain, and operate modular… Přejít na celý popis

Cash Rok na texaském ranči jí má otevřít cestu k dědictví. Místo klidného života ji čeká tvrdá práce a předák Cash, se kterým rozhodně nebude snadné vyjít. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

Get up to speed on a new unified approach to building machine learning (ML) systems with batch data, real-time data, and large language models (LLMs) based on independent, modular ML pipelines and a shared data layer. With this practical book, data scientists and ML engineers will learn in detail how to develop, maintain, and operate modular ML systems. Author Jim Dowling introduces fundamental MLOps principles and practices for developing and operating reliable ML systems and describes the key data platform that you'll use to build and operate your ML systems: the feature store. Through examples, you'll look at how the feature store helps solve the hardest problem in ML-the data. When building systems, you'll move seamlessly from managing incremental datasets for training and fine-tuning to real-time data access and retrieval-augmented generation for online ML systems. With this book, you'll be able to:Make the leap from training ML models to building ML systemsDevelop an ML system as modular feature, training, and inference pipelinesDesign, develop, and operate batch ML systems, real-time ML systems, and fine-tuned LLM systems with retrieval-augmented generationLearn the problems a feature store for ML solves when building ML systemsUnderstand the principles of MLOps for developing and safely updating ML systemsJim Dowling is CEO of Hopsworks and an associate professor at KTH Royal Institute of Technology in Stockholm, Sweden.

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Information Technology
Témata
Nakladatel
O\'Reilly Media
Rozměr
234 x 176 x 28
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
852 g
isbn
978-1-09-816523-9
Počet stran
450
datum vydání
30.11.2025
ean
9781098165239

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 2 112 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost