Machine learning engineering prototype par rajam francis (3 résultats)

Auteur
Titre
Affiner les résultats avec une recherche avancée

Affiner la recherche

  • Livres (3)

  • Neuf (3)

à

Fourchette de prix personnalisée (EUR)

à

  • Langue : anglais

    Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2026

    6209527825 / 9786209527821

    • Couverture souple

    Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-UnisCalifornia Books

    Vendeur avec une évaluation de 4 étoiles
    Contacter le vendeur

    Etat: Neuf

    EUR 94,13

     Frais de port gratuits 
    Expédition nationale : Etats-Unis

    Quantité disponible : Plus de 20 disponibles

    Etat : New.

  • Langue : anglais

    Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2026

    6209527825 / 9786209527821

    • Couverture souple

    Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagnepreigu

    Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles
    Contacter le vendeur

    Etat: Neuf

    EUR 71,05

    EUR 70,00 expédition 
    Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis

    Quantité disponible : 5 disponible(s)

    Taschenbuch. Etat : Neu. Machine Learning Engineering | From Prototype to Production | Francis Julee Rajam J. (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2026 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786209527821 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

  • Langue : anglais

    Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2026

    6209527825 / 9786209527821

    • Couverture souple
    • impression à la demande

    Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH

    Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles
    Contacter le vendeur

    Etat: Neuf

    EUR 177,39

    EUR 30,50 expédition 
    Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis

    Quantité disponible : 1 disponible(s)

    Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning Engineering: From Prototype to Production is the definitive guide for transitioning ML models from research to reliable, scalable systems. This comprehensive book covers the entire lifecycle-data engineering, reproducible experimentation, model deployment, MLOps infrastructure, monitoring, scaling, security, and compliance-with practical patterns and real-world case studies. Designed for data scientists, software engineers, and technical leaders, it provides the engineering principles, infrastructure knowledge, and organizational practices needed to build ML systems that deliver sustained business value. The book balances theoretical foundations with actionable implementation details, making it an essential resource for anyone serious about production ML.