Building Machine Learning Pipelines: Automating Model Life Cycles with Tensorflow Paperback
€ 65
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Besondere Merkmale
Produktdetails
- Automate machine learning pipeline using TensorFlow ecosystem
- Cut deployment time from days to minutes
- Utilize components from TensorFlow Extended, Apache Beam, Airflow, and Kubeflow Pipelines
- Work with data using TensorFlow Data Validation and Transform
- Analyze model in detail with TensorFlow Model Analysis, examine fairness and bias
- Deploy models with TensorFlow Serving or TensorFlow Lite for mobile devices, learn privacy-preserving techniques
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Pub date | 2020-08-04 |
| Pages | 364 |
| Reading level | Professional & Vocational |
| Subgenre | Computers |
| Edition | 1st Edition |
| Publisher | O'Reilly Media |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Binding type | Perfect Binding |
| Assembled product height | 9.19 in (23.3 cm) |
| Assembled product weight | 1.28 lb (580 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
Für wen ist das Produkt geeignet?
-
Data Scientists
Ideal for data scientists seeking to automate and streamline machine learning model workflows using TensorFlow effectively.
-
Machine Learning Engineers
Great resource for ML engineers focused on implementing robust pipelines and managing model life cycles efficiently.
-
Students and Learners
Beneficial for students eager to understand the practical application of TensorFlow in building machine learning pipelines.
-
Complete Beginners
Not suitable for individuals without prior knowledge of machine learning concepts or programming skills.
-
Casual Readers
May not engage casual readers looking for non-technical literature or general overviews in machine learning.
-
Business Executives
Less useful for executives seeking high-level strategies rather than technical insights on model development.
PRODUKTBESCHREIBUNG
Building Machine Learning Pipelines: Automating Model Life Cycles with Tensorflow Paperback
Kunden Fragen und Antworten
-
Frage:
Who will benefit from this book?
Antworten: Data scientists, machine learning engineers, and DevOps engineers -
Frage:
What are some of the topics covered in the book?
Antworten: Machine learning management lifecycle, data pipelines, model analysis, fairness and bias in model performance, privacy-preserving machine learning techniques -
Frage:
What tools can be used for orchestration?
Antworten: Apache Beam, Apache Airflow, and Kubeflow Pipelines
Hannes Hapke; Catherine Nelson All Books Editorial Review
Kundenbewertungen
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Vorteile
- Comprehensive guide on ML pipelines
- Practical examples and projects
- Clear explanations for beginners
- Great for automating processes
- Up-to-date information on TensorFlow
Nachteile
- Some minor typographical errors.
Produktpreisverlauf
Wichtige Information
- Einschränkungen: Für international versandte Produkte beachten Sie bitte, dass jegliche Herstellergarantie nicht gültig sein könnte; Herstellerservice-Optionen nicht verfügbar sein könnten; Produkthandbücher, Gebrauchsanleitungen und Sicherheitshinweise nicht in der Sprache des Ziellandes verfasst sein könnten; die Produkte (und Begleitmaterialien) könnten nicht im Einklang mit den Standards, Spezifizierungen und Etikettierungsvorgaben des Ziellandes entworfen sein; und die Produkte könnten nicht der Voltzahl und anderen elektrischen Standards des Ziellandes entsprechen (weshalb, falls zutreffend, die Verwendung eines Adapters oder Umwandlers erforderlich sein könnte). Der Empfänger ist dafür verantwortlich sicherzustellen, dass das Produkt legal in das Zielland importiert werden kann. Bei der Bestellung von Ubuy oder seinen Partnern ist der Empfänger der eingetragene Importeur und muss sich an alle Gesetze und Regulierungen des Ziellandes halten.
- Nicht alle auf Ubuy aufgeführten Produkte werden zum Verkauf angeboten, da Ubuy eine globale Suchmaschine ist. Produkte unterliegen Export-/Handelsbestimmungen.
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QTY:
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Merkmale und Vorteile
- Automate a machine learning pipeline
- Cut deployment time from days to minutes
- Focus on developing new models rather than maintaining legacy systems