Machine Learning Engineering with Python: Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples
genuine image
Machine Learning Engineering with Python: Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples
Supercharge the value of your machine learning models by building scalable and robust solutions that can serve them in production environments.
Machine Learning Engineering with Python: Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples
ერთეულის #: 45099508

Machine Learning Engineering with Python: Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples

ერთეულის #: 45099508

GEL 174

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from აშშ

არ არის მარაგში
აშშ იმპორტირებულია USA მაღაზიიდან
Secured transactionsecured transaction

Ubuy works hard to protect your security and privacy. Our advanced payment security system ensures confidentiality by encrypting your information during transmission using AES (Advanced Encryption Standards) and SSL (Secure Socket Layer) protocols. Your payment details are 100% secure as we do not share your payment details with third party sellers.

Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
Supercharge the value of your machine learning models by building scalable and robust solutions that can serve them in production environments.
Search for similar products
U-Care-ის გარანტია:
არცერთი
აირჩიეთ გეგმა
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified

paypal payment
visa payment
mastercard payment
qiwi wallet payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of აშშ store (110-120). Recommended power converters იყიდე ახლა.

Პროდუქტის აღწერილობა

Learn how to manage the production life cycle of machine learning models using MLOps techniques. Get practical examples and master Python! Shop at Ubuy Georgia
Item Weight2 lbs (910 grams)

პროდუქტის აღწერილობა

Machine Learning Engineering with Python: Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples

გაქვთ რაიმე შეკითხვა? მოგვმართეთ ჩათში

მომხმარებელთა შეკითხვები და პასუხები

  • კითხვა: Who is the target audience for this book?

    პასუხი: This book is for machine learning engineers, data scientists, and software developers who want to build robust software solutions with machine learning components. Intermediate-level knowledge of Python is necessary.
  • კითხვა: What will I learn from this book?

    პასუხი: You will learn how to build scalable and robust solutions that can serve your machine learning models in production environments, including hyperparameter optimization, model management, building ML libraries and packages, exploring ML engineering patterns, toolsets for training and deployment, and using cloud-based tools.
  • კითხვა: Does the book include practical examples?

    პასუხი: Yes, the book includes practical illustrations and examples to help you solve typical business problems.

Computer Science Editorial Review

**** "Machine Learning Engineering with Python" emerges as a pivotal resource for intermediate data scientists and ML engineers seeking a deeper understanding of machine learning implementation in real-world scenarios. Unlike many books that concentrate on theoretical models or isolated ML frameworks, this guide emphasizes practical applications and essential MLops tools that enhance the ability to train, deploy, serve, and iterate on models effectively. The author successfully addresses a significant gap in the understanding of implementation techniques by integrating multiple real-time and batch example scenarios. These practical illustrations not only elucidate critical areas such as versioning, model retraining due to data drift, and automation of hyperparameters, but also dive into deployment and scaling methodologies—particularly noteworthy in chapters on deployment patterns and scaling strategies. Readers have found value in the clarity of explanations, visual aids like diagrams, and organized breakdowns of complex concepts, making it easier to absorb information. Furthermore, the book's repository, offering example datasets and code in Python notebooks, has been a highlight for many, facilitating hands-on learning and practical application. However, some critiques have surfaced regarding the book's focus on AWS for deployment, potentially alienating users of Azure or Google Cloud. Additionally, the end-to-end examples presented may not fully encapsulate the detailed coding necessary for newcomers, suggesting an area for improvement for future editions. Overall, the book serves as an excellent guide into the practical aspects of machine learning engineering, making it a compelling read for professionals eager to enhance their skillset and implement ML solutions in their organizations effectively. **

Customer Reviews & Ratings

5.0
1 მომხმარებლის შეფასება
  • 5 ვარსკვლავი
    100%
  • 4 ვარსკვლავი
    0%
  • 3 ვარსკვლავი
    0%
  • 2 ვარსკვლავი
    0%
  • 1 ვარსკვლავი
    0%

ამ პროდუქტის მიმოხილვა

გაუზიარეთ თქვენი აზრები სხვა მომხმარებლებს

Დადებითი

  • Comprehensive coverage of MLops tools and real-world applications.
  • Good balance of theory and practical exercises, especially for intermediate users.
  • Clear and detailed explanations of deployment patterns and scaling strategies.
  • Helpful visual aids enhance understanding.
  • Useful repositories with datasets and code examples.

მინუსები

  • Limited focus on cloud platforms other than AWS might exclude some readers.

Product Price History

მნიშვნელოვანი ინფორმაცია

  • შეზღუდვები: გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ საზღვარგარეთ გაგზავნილი პროდუქტებისთვის მწარმოებლის გარანტია შეიძლება არ იყოს მოქმედი; მწარმოებლის მომსახურების პარამეტრები შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი; პროდუქტის ინსტრუქციები და უსაფრთხოების გაფრთხილებები შეიძლება არ იყოს დანიშნულების ქვეყნის ენაზე; პროდუქტები (და მასთან დაკავშირებული მასალები) შეიძლება არ იყოს შემუშავებული დანიშნულების ქვეყნის სტანდარტების, სპეციფიკაციებისა და მარკირების მოთხოვნების შესაბამისად; და პროდუქტები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს დანიშნულების ქვეყნის ძაბვისა და სხვა ელექტრო სტანდარტებს (საჭიროების შემთხვევაში საჭიროა ადაპტერი ან გადამყვანი). მიმღები პასუხისმგებელია უზრუნველყოს, რომ პროდუქტი კანონიერად შემოიტანოს დანიშნულების ქვეყანაში. Ubuy-ს ან მისი აფილირებული პირების მეშვეობით შეკვეთისას მიმღები არის რეგისტრირებული იმპორტიორი და მან უნდა გაითვალისწინოს დანიშნულების ქვეყნის ყველა კანონი და დებულება.
  • Ubuy-ზე ჩამოთვლილი ყველა პროდუქტი არ არის გაყიდვაში, რადგან Ubuy არის გლობალური საძიებო სისტემა და პროდუქტები ექვემდებარება საექსპორტო/სავაჭრო რეგულაციებს.

GEL 174

Currently unavailable.

We don't know when or if this item will be back in stock.

Secured transactionsecured transaction

Ubuy works hard to protect your security and privacy. Our advanced payment security system ensures confidentiality by encrypting your information during transmission using AES (Advanced Encryption Standards) and SSL (Secure Socket Layer) protocols. Your payment details are 100% secure as we do not share your payment details with third party sellers.

Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
Fastest cross-border delivery

მახასიათებლები და უპირატესობები

  • Learn hyperparameter optimization and model management tools
  • Build your own ML libraries and packages in Python
  • Explore ML engineering patterns
  • Create toolsets for training and deployment
  • Work with deployment architectures and cloud-based tools
  • Solve typical business problems with examples