Practical Full Stack Machine Learning : A Guide to Build Reliable, Reusable, and Production-ready Full Stack Ml Solutions
Lingua: inglese
Editore: BPB Publications, 2021
- Brossura
- Usato
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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- Titolo
- Practical Full Stack Machine Learning : A Guide to Build Reliable, Reusable, and Production-ready Full Stack Ml Solutions
- Autore
- Kumar, Alok
- Editore
- BPB Publications
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9391030424
- ISBN 13
- 9789391030421
Master the ML process, from pipeline development to model deployment in production.
Key Features
● Prime focus on feature-engineering, model-exploration & optimization, dataops, ML pipeline, and scaling ML API.
● A step-by-step approach to cover every data science task with utmost efficiency and highest performance.
● Access to advanced data engineering and ML tools like AirFlow, MLflow, and ensemble techniques.
Description
'Practical Full-Stack Machine Learning' introduces data professionals to a set of powerful, open-source tools and concepts required to build a complete data science project. This book is written in Python, and the ML solutions are language-neutral and can be applied to various software languages and concepts.
The book covers data pre-processing, feature management, selecting the best algorithm, model performance optimization, exposing ML models as API endpoints, and scaling ML API. It helps you learn how to use cookiecutter to create reusable project structures and templates. It explains DVC so that you can implement it and reap the same benefits in ML projects.It also covers DASK and how to use it to create scalable solutions for pre-processing data tasks. KerasTuner, an easy-to-use, scalable hyperparameter optimization framework that solves the pain points of hyperparameter search will be covered in this book. It explains ensemble techniques such as bagging, stacking, and boosting methods and the ML-ensemble framework to easily and effectively implement ensemble learning.
The book also covers how to use Airflow to automate your ETL tasks for data preparation. It explores MLflow, which allows you to train, reuse, and deploy models created with any library. It teaches how to use fastAPI to expose and scale ML models as API endpoints.
What you will learn
● Learn how to create reusable machine learning pipelines that are ready for production.
● Implement scalable solutions for pre-processing data tasks using DASK.
● Experiment with ensembling techniques like Bagging, Stacking, and Boosting methods.
● Learn how to use Airflow to automate your ETL tasks for data preparation.
● Learn MLflow for training, reprocessing, and deployment of models created with any library.
● Workaround cookiecutter, KerasTuner, DVC, fastAPI, and a lot more.
Who this book is for
This book is geared toward data scientists who want to become more proficient in the entire process of developing ML applications from start to finish. Knowing the fundamentals of machine learning and Keras programming would be an essential requirement.
Table of Contents
1. Organizing Your Data Science Project
2. Preparing Your Data Structure
3. Building Your ML Architecture
4. Bye-Bye Scheduler, Welcome Airflow
5. Organizing Your Data Science Project Structure
6. Feature Store for ML
7. Serving ML as API
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Woodford Green, Regno Unito
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Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
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- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
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