Learning AutoML : Automating ML Pipelines with AutoGluon, Leading Frameworks, and Real-World Integration
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Apr 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Learning AutoML is your practical guide to applying automated machine learning in real-world environments. Whether you're a data scientist, ML engineer, or AI researcher, this book helps you move beyond experimentation to build and deploy high-performing models with less manual tuning and more automation. Using AutoGluon as a primary toolkit, you'll learn how to build, evaluate, and deploy AutoML models that reduce complexity and accelerate innovation. Author Kerem Tomak shares insights on how to integrate models into end-to-end deployment workflows using popular tools like Kubeflow, MLflow, and Airflow, while exploring cross-platform approaches with Vertex AI, SageMaker Autopilot, Azure AutoML, Auto-sklearn, and H2O.ai. Real-world case studies highlight applications across finance, healthcare, and retail, while chapters on ethics, governance, and agentic AI help future-proof your knowledge. - Build AutoML pipelines for tabular, text, image, and time series data - Deploy models with fast, scalable workflows using MLOps best practices - Compare and navigate today's leading AutoML platforms - Interpret model results and make informed decisions with explainability tools - Explore how AutoML leads into next-gen agentic AI systems.…
Codice articolo 9798341643185
- Titolo
- Learning AutoML : Automating ML Pipelines with AutoGluon, Leading Frameworks, and Real-World Integration
- Autore
- Kerem Tomak
- Editore
- O'reilly Media Apr 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798341643185
- Peso dell'articolo
- 1014 grammi
- Dimensioni
- 231x176x33 mm
Learning AutoML is your practical guide to applying automated machine learning in real-world environments. Whether you're a data scientist, ML engineer, or AI researcher, this book helps you move beyond experimentation to build and deploy high-performing models with less manual tuning and more automation. Using AutoGluon as a primary toolkit, you'll learn how to build, evaluate, and deploy AutoML models that reduce complexity and accelerate innovation.
Author Kerem Tomak shares insights on how to integrate models into end-to-end deployment workflows using popular tools like Kubeflow, MLflow, and Airflow, while exploring cross-platform approaches with Vertex AI, SageMaker Autopilot, Azure AutoML, Auto-sklearn, and H2O.ai. Real-world case studies highlight applications across finance, healthcare, and retail, while chapters on ethics, governance, and agentic AI help future-proof your knowledge.
- Build AutoML pipelines for tabular, text, image, and time series data
- Deploy models with fast, scalable workflows using MLOps best practices
- Compare and navigate today's leading AutoML platforms
- Interpret model results and make informed decisions with explainability tools
- Explore how AutoML leads into next-gen agentic AI systems
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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