Пандей, Вишваджиоти Операционная трубопроводы машинного обучения: строительство r


Код: 17474107294
3564 грн
Цена указана с доставкой в Украину
Товар есть в наличии
КАК ЭКОНОМИТЬ НА ДОСТАВКЕ?
Заказывайте большое количество товаров у этого продавца
Информация
  • Время доставки: 7-10 дней
  • Состояние товара: новый
  • Доступное количество: 9

Просматривая «Пандей, Вишваджиоти Операционная трубопроводы машинного обучения: строительство r», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Математика, статистика» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.

Операционная трубопроводы машинного обучения: строительство многоразового и воспроизводимого трубопровода машинного обучения с использованием Mlops (английское издание)

Описание:

Реализация трубопроводов ML с использованием mlops

Ключевые функции

● глубокие знания MLOP, включая рекомендации для инструментов и процессов.

● Включает только с открытым исходным облаком, облачным, для демонстрации Mlops.

● Охватывает сквозные примеры реализации всего процесса на платформе Google Cloud.

Описание

Эта книга предоставит вам глубокое понимание MLOPS и то, как вы можете использовать ее внутри предприятия. Каждый инструмент, обсуждаемый в этой книге, был тщательно изучен, приводя примеры того, как их установить и использовать, а также образцы данных.

Эта книга расскажет вам о каждом этапе жизненного цикла машинного обучения и о том, как их реализовать в организации, используя структуру машинного обучения. С помощью Gitops вы узнаете, как автоматизировать операции и создавать повторные компоненты, такие как магазины функций для использования в различном контексте. Вы научитесь создавать платформу обучения и развертывания серверов, которая автоматически масштабируется на основе спроса. Вы узнаете о полиаксоне для обучения модели машинного обучения и KFServing для развертывания моделей. Кроме того, вы поймете, как вы должны модели машинного обучения в производстве и какие факторы могут снизить производительность модели.

Вы можете применить знания, полученные из этой книги, чтобы принять MLOP в вашей организации и адаптировать требования к вашему конкретному проекту. Поскольку вы смотрите на производительность модели, вы сможете тренировать и глубже ее быстрее и с большей уверенностью.

Что вы узнаете

● Быстрое понимание всего жизненного цикла машинного обучения и трюков для управления всеми компонентами.

● Научитесь тренировать и проверять модели машинного обучения для масштабируемости.

● Познакомьтесь с профессионалами облачных вычислений для масштабирования операций ML.

● Обнаружается аспектами операций ML, таких как репродукция и масштабируемость, подробно.

● Познакомьтесь с тем, как контролировать модели машинного обучения в производстве.

● Узнайте и практикуйте автоматизация процессов обучения и развертывания ML.

Кто эта книга для

Эта книга предназначена для специалистов по машинному обучению, ученым и инженеров данных, которые хотят улучшить и увеличить свои знания MLOPS для оптимизации инициатив машинного обучения. Читатели с рабочим знакомым о жизненном цикле машинного обучения были бы выгодны.

Таблица контента

1. Проекты DS/ML - начальная настройка

2. ML Проект жизненный цикл

3. ML Архитектура - структура и компоненты

4. Изучение данных и количественная оценка бизнес -задачи

5. Обучение и тестирование ML Model

6. Измерение производительности модели ML

7. Операции CRUD с различными фреймворками JavaScript

8. Магазин функций

9. Здание ML Pipelin

обложка: в мягкой обложке

Количество страниц: 162

Автор: Пандей, Вишваджиоти

Язык: английский: опубликован; Английский: оригинальный язык; Английский

Дата выпуска: 2022-02-22

Вес: 0,463 грамм

Высота: 0,4 ​​см

ширина: 6 см

длина: 9 см

ПРИМЕЧАНИЕ: Покупая продукт на этом аукционе, вы соглашаетесь с продолжительной датой доставки (10-14 рабочих дней). Данные товары поступают от иностранного склада, отсюда и длительное время доставки, которое дается рядом с ним.