Practical MLOps (Paperback)
Noah Gift
Venduto da Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
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Aggiungere al carrelloPaperback. Getting your models into production is the fundamental challenge of machine learning. MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it into practice to operationalize your machine learning models.Current and aspiring machine learning engineers--or anyone familiar with data science and Python--will build a foundation in MLOps tools and methods (along with AutoML and monitoring and logging), then learn how to implement them in AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. The faster you deliver a machine learning system that works, the faster you can focus on the business problems you're trying to crack. This book gives you a head start.You'll discover how to:Apply DevOps best practices to machine learningBuild production machine learning systems and maintain themMonitor, instrument, load-test, and operationalize machine learning systemsChoose the correct MLOps tools for a given machine learning taskRun machine learning models on a variety of platforms and devices, including mobile phones and specialized hardware MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it into practice to operationalize your machine learning models. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Codice articolo 9781098103019
Getting your models into production is the fundamental challenge of machine learning. MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to put it into practice to operationalize your machine learning models.
Current and aspiring machine learning engineers--or anyone familiar with data science and Python--will build a foundation in MLOps tools and methods (along with AutoML and monitoring and logging), then learn how to implement them in AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. The faster you deliver a machine learning system that works, the faster you can focus on the business problems you're trying to crack. This book gives you a head start.
You'll discover how to:
Noah Gift is the founder of Pragmatic A.I. Labs. He lectures at MSDS, at Northwestern, Duke MIDS Graduate Data Science Program, the Graduate Data Science program at UC Berkeley, the UC Davis Graduate School of Management MSBA program, UNC Charlotte Data Science Initiative, and University of Tennessee (as part of the Tennessee Digital Jobs Factory). He teaches and designs graduate machine learning, MLOps, AI, and data science courses, and consulting on machine learning and cloud architecture for students and faculty. As a former CTO, individual contributor, and consultant he has over 20 years' experience shipping revenue-generating products in many industries including film, games, and SaaS.
Alfredo Deza is a passionate software engineer, speaker, author, and former Olympic athlete with almost two decades of DevOps and software engineering experience. He currently teaches Machine Learning Engineering and gives worldwide lectures about software development, personal development, and professional sports. Alfredo has written several books about DevOps and Python, and continues to share his knowledge about resilient infrastructure, testing, and robust development practices in courses, books, and presentations.
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Informazioni sul diritto di recesso
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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
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 Grand Eagle Retail, Bensenville, Illinois, U.S.A., 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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