Machine Learning Production Systems

Autor Hannes Hapke, Di Zhu, Robert Crowe & další

Machine Learning Production Systems - Hannes Hapke,Di Zhu,Robert Crowe,Emily Caveness

Machine Learning Production Systems

Autor Hannes Hapke, Di Zhu, Robert Crowe & další

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

Nikdy to nevzdávej

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 448 Kč

Nikdy to nevzdávej

Using machine learning for products, services, and critical business processes is quite different from using ML in an academic or research setting-especially for recent ML graduates and those moving from research to a commercial environment. Whether you currently work to create products and services that use ML, or would like to in the future,… Přejít na celý popis

Legendární brožky od HOSTu? Již od 99 Kč Oblíbená letní akce zpět! Paperbacky z nakladatelství HOST teď koupíte na e-shopu i v prodejnách za ceny od 99 Kč! Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

Using machine learning for products, services, and critical business processes is quite different from using ML in an academic or research setting-especially for recent ML graduates and those moving from research to a commercial environment. Whether you currently work to create products and services that use ML, or would like to in the future, this practical book gives you a broad view of the entire field. Authors Robert Crowe, Hannes Hapke, Emily Caveness, and Di Zhu help you identify topics that you can dive into deeper, along with reference materials and tutorials that teach you the details. You'll learn the state of the art of machine learning engineering, including a wide range of topics such as modeling, deployment, and MLOps. You'll learn the basics and advanced aspects to understand the production ML lifecycle. This book provides four in-depth sections that cover all aspects of machine learning engineering:Data: collecting, labeling, validating, automation, and data preprocessing; data feature engineering and selection; data journey and storageModeling: high performance modeling; model resource management techniques; model analysis and interoperability; neural architecture searchDeployment: model serving patterns and infrastructure for ML models and LLMs; management and delivery; monitoring and loggingProductionalizing: ML pipelines; classifying unstructured texts and images; genAI model pipelines

Sdílet

autoři
Hannes Hapke | Di Zhu | Robert Crowe | Emily Caveness
kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature
Témata
Nakladatel
O\'Reilly Media
Rozměr
179 x 234 x 27
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
814 g
isbn
978-1-09-815601-5
Počet stran
260
datum vydání
15.10.2024
ean
9781098156015

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: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost