Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications, (Paperback)
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Detalhes do produto
| Formato do livro | Brochura |
| Ficção / Não Ficção | Não Ficção |
| Gênero | Computing & Internet |
| Data de publicação | June, 2022 |
| Páginas | 386 |
| Nível de leitura | Professional and Scholarly |
| Subgênero | Data Science |
| Título da série | Nenhuma série |
| Edição | 1 |
| Editora | O'Reilly Media |
| Línguas originais | Inglês |
| Idioma | Inglês |
| É Colecionável | N |
| Editor | Vaishali V Phalke, Mohannad Ibrahim, Douglas J Quint, Hemant Parmar, Gaurang Shah, Sachin Gujar |
| Recording time | 0 min |
| Embalagem de Varejo | Peça Única |
| Dimensões do Produto Montado (L x W x H) | 6.90 x 0.70 x 9.10 in (17.5 x 1.8 x 23.1 cm) |
| Peso do produto montado | 1.35 lb (610 grams) |
| Título de assunto Bisac | Computers |
Quem Deverá Comprar?
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Aspiring Data Scientists
Provides foundational knowledge and practical steps to develop machine learning applications effectively.
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Tech Professionals
Ideal for software engineers seeking to incorporate machine learning into existing systems in a structured manner.
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Project Managers
Useful for overseeing machine learning projects with a strong focus on iterative improvement and production readiness.
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Beginners in ML
May be too advanced for those without prior knowledge of machine learning or programming concepts.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications, (Paperback)
Perguntas e respostas do cliente
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Como comprar Designing Machine Learning Systems: An Iterative online na Ubuy?
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Designing Machine Learning Systems: An Iterative está disponível para compras online em Portugal?
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Chip Huyen All Books Editorial Review
Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications is a comprehensive paperback guide published by O'Reilly Media in June 2022. With 386 pages dedicated to the field of computing and internet, this non-fiction resource is ideal for professionals and scholars interested in data science. The editors, including experts such as Vaishali V Phalke and Mohannad Ibrahim, ensure that the content is both authoritative and practical. This book focuses on the iterative process essential for designing robust machine learning systems, making it a vital read for anyone looking to enhance their skills in this rapidly evolving field.
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Prós
- Ideal for professionals and scholars in data science
- Comprehensive coverage of machine learning design
- Contributions from multiple expert editors
- Focused on production-ready applications
- Clear and structured iterative process
Contras
- May not suit casual readers or beginners
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