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9781803247595 - Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production di Lat, Joshua Arvin (17 risultati)
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production (Paperback or Softback)
Lingua: Inglese
Editore: Packt Publishing 10/27/2022, 2022
ISBN 10: 1803247592 ISBN 13: 9781803247595
Da: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback or Softback. Condizione: New. Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production. Book.
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
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EUR 43,18
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 45,50
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 45,49
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 50,87
Spedizione EUR 17,16
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Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
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Machine Learning Engineering on AWS
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
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Machine Learning Engineering on AWS
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Machine Learning Engineering on AWS
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 54,46
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Machine Learning Engineering on AWS: Building, Scaling, and Securing Machine Learning Systems and MLOps Pipelines in Production
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Machine Learning Engineering on AWS | Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production | Joshua Arvin Lat | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2022 | Packt Publishing | EAN 9781803247595 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Work seamlessly with production-ready machine learning systems and pipelines on AWS by addressing key pain points encountered in the ML life cycle Key Features:Gain practical knowledge of managing ML workloads on AWS using Amazon SageMaker, Amazon EKS, and more Use container and serverless services to solve a variety of ML engineering requirements Design, build, and secure automated MLOps pipelines and workflows on AWS Book Description: There is a growing need for professionals with experience in working on machine learning (ML) engineering requirements as well as those with knowledge of automating complex MLOps pipelines in the cloud. This book explores a variety of AWS services, such as Amazon Elastic Kubernetes Service, AWS Glue, AWS Lambda, Amazon Redshift, and AWS Lake Formation, which ML practitioners can leverage to meet various data engineering and ML engineering requirements in production. This machine learning book covers the essential concepts as well as step-by-step instructions that are designed to help you get a solid understanding of how to manage and secure ML workloads in the cloud. As you progress through the chapters, you'll discover how to use several container and serverless solutions when training and deploying TensorFlow and PyTorch deep learning models on AWS. You'll also delve into proven cost optimization techniques as well as data privacy and model privacy preservation strategies in detail as you explore best practices when using each AWS. By the end of this AWS book, you'll be able to build, scale, and secure your own ML systems and pipelines, which will give you the experience and confidence needed to architect custom solutions using a variety of AWS services for ML engineering requirements. What You Will Learn:Find out how to train and deploy TensorFlow and PyTorch models on AWS Use containers and serverless services for ML engineering requirements Discover how to set up a serverless data warehouse and data lake on AWS Build automated end-to-end MLOps pipelines using a variety of services Use AWS Glue DataBrew and SageMaker Data Wrangler for data engineering Explore different solutions for deploying deep learning models on AWS Apply cost optimization techniques to ML environments and systems Preserve data privacy and model privacy using a variety of techniques Who this book is for: This book is for machine learning engineers, data scientists, and AWS cloud engineers interested in working on production data engineering, machine learning engineering, and MLOps requirements using a variety of AWS services such as Amazon EC2, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Amazon SageMaker, AWS Glue, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, and AWS Lambda -- all you need is an AWS account to get started. Prior knowledge of AWS, machine learning, and the Python programming language will help you to grasp the concepts covered in this book more effectively.
