The Machine Learning Solutions Architect Handbook: Create machine learning platforms to run solutions in an enterprise setting
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing Limited, 2022
- Livre broché
- Neuf

Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-UniTHE SAINT BOOKSTORE
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N° de réf. du vendeur C9781801072168
- Titre
- The Machine Learning Solutions Architect Handbook: Create machine learning platforms to run solutions in an enterprise setting
- Auteur
- David Ping
- Éditeur
- Packt Publishing Limited
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback / softback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1801072167
- ISBN à 13 chiffres
- 9781801072168
- Poids de l'article
- 100 grammes
Build highly secure and scalable machine learning platforms to support the fast-paced adoption of machine learning solutions
Key Features
- Explore different ML tools and frameworks to solve large-scale machine learning challenges in the cloud
- Build an efficient data science environment for data exploration, model building, and model training
- Learn how to implement bias detection, privacy, and explainability in ML model development
Book Description
With a highly scalable machine learning (ML) platform, organizations can quickly scale the delivery of ML products for faster business value realization, so there is a huge demand for skilled ML solutions architects in different industries. This hands-on ML book takes you through the design patterns, architectural considerations, and the latest technology that you need to know to become a successful ML solutions architect.
You'll start by understanding ML fundamentals and how ML can be applied to real-world business problems. Once you've explored some of the leading ML algorithms for solving different types of problems, the book will help you get to grips with data management and using ML libraries such as TensorFlow and PyTorch. You'll learn how to use open source technology such as Kubernetes/Kubeflow to build a data science environment and ML pipelines and then advance to building an enterprise ML architecture using Amazon Web Services (AWS) services. You'll then cover security and governance considerations, advanced ML engineering techniques, and how to apply bias detection, explainability, and privacy in ML model development. Finally, you'll get acquainted with AWS AI services and their applications in real-world use cases.
By the end of this book, you'll be able to design and build an ML platform to support common use cases and architecture patterns.
What you will learn
- Apply ML methodologies to solve business problems
- Design a practical enterprise ML platform architecture
- Implement MLOps for ML workflow automation
- Build an end-to-end data management architecture using AWS
- Train large-scale ML models and optimize model inference latency
- Create a business application using an AI service and a custom ML model
- Use AWS services to detect data and model bias and explain models
Who this book is for
This book is for data scientists, data engineers, cloud architects, and machine learning enthusiasts who want to become machine learning solutions architects. Basic knowledge of the Python programming language, AWS, linear algebra, probability, and networking concepts is assumed.
Table of Contents
- Machine Learning and Machine Learning Solutions Architecture
- Business Use Cases for Machine Learning
- Machine Learning Algorithms
- Data Management for Machine Learning
- Open Source Machine Learning Libraries
- Kubernetes Container Orchestration Infrastructure Management
- Open Source Machine Learning Platforms
- Building a Data Science Environment Using AWS ML Services
- Building an Enterprise ML Architecture with AWS ML Services
- Advanced ML Engineering
- ML Governance, Bias, Explainability, and Privacy
- Building ML Solutions with AWS AI Services
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Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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Exceptions au droit de rétractation
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