Montant total (1 article articles) :
Destination de la commande :
practical deep learning scale de liu yong (12 résultats)
Commentaires
Votre recherche :
Auteur :
liu yong
,
Titre :
practical deep learning scale
Modifier votre recherche
Passer aux résultats principaux de la recherche
Filtres de recherche
Type d'article
- Tous les types de produits
- Livres (12)
- Magazines & Périodiques (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Bandes dessinées (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Partitions de musique (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Art, Affiches et Gravures (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Photographies (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Cartes (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Manuscrits & Papiers anciens (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
Reliure
- Toutes
- Couverture rigide (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Couverture souple (12)
Particularités
- Ed. originale (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Signé (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Jaquette (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- Avec images (3)
- Sans impressions à la demande (7)
Langue (1)
Prix
- Tous les prix
- Moins de EUR 20 (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
- EUR 20 à EUR 45
- Plus de EUR 45
Livraison gratuite
- Livraison gratuite à destination de France (Aucun autre résultat ne correspond à ces critères)
Pays
Evaluation du vendeur
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow: Bridge the gap between offline experimentation and online production
Vendeur : Studibuch, Stuttgart, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 22,74
Autre deviseEUR 15,90 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierpaperback. Etat : Sehr gut. 288 Seiten; 9781803241333.2 Gewicht in Gramm: 1.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow: Bridge the gap between offline experimentation and online production
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 46,85
Autre deviseEUR 4,61 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierEtat : New. In.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow: Bridge the gap between offline experimentation and online production
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 45,85
Autre deviseEUR 6,85 expédition depuis Etats-Unis vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierEtat : New.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow: Bridge the gap between offline experimentation and online production (Paperback or Softback)
Edité par Packt Publishing 7/8/2022, 2022
ISBN 10 : 1803241330 ISBN 13 : 9781803241333
Langue: anglais
Vendeur : BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 45,10
Autre deviseEUR 10,70 expédition depuis Etats-Unis vers FranceQuantité disponible : 5 disponible(s)
Ajouter au panierPaperback or Softback. Etat : New. Practical Deep Learning at Scale with MLflow: Bridge the gap between offline experimentation and online production 1.1. Book.
-
EUR 52,76
Autre deviseEUR 9,70 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierEtat : New. Über den AutorrnrnYong Liu has been working in big data science, machine learning, and optimization since his doctoral student years at the University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) and later as a senior research scientist and princ.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow: Bridge the gap between offline experimentation and online production
Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 40,44
Autre deviseEUR 64,20 expédition depuis Etats-Unis vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierEtat : New.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow: Bridge the gap between offline experimentation and online production
Vendeur : dsmbooks, Liverpool, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 137,49
Autre deviseEUR 28,88 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierpaperback. Etat : New. New. book.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow
Edité par Packt Publishing Limited, 2022
ISBN 10 : 1803241330 ISBN 13 : 9781803241333
Langue: anglais
Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 47,55
Autre deviseEUR 4,92 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierPAP. Etat : New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow
Edité par Packt Publishing Limited, 2022
ISBN 10 : 1803241330 ISBN 13 : 9781803241333
Langue: anglais
Vendeur : PBShop.store US, Wood Dale, IL, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 51,74
Autre deviseEUR 1,06 expédition depuis Etats-Unis vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierPAP. Etat : New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow: Bridge the gap between offline experimentation and online production
Edité par Packt Publishing Limited, 2022
ISBN 10 : 1803241330 ISBN 13 : 9781803241333
Langue: anglais
Vendeur : THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 51,69
Autre deviseEUR 4,16 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierPaperback / softback. Etat : New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 100.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow
Edité par Packt Publishing, Limited, 2022
ISBN 10 : 1803241330 ISBN 13 : 9781803241333
Langue: anglais
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 53,41
Autre deviseEUR 10,22 expédition depuis Royaume-Uni vers FranceQuantité disponible : 4 disponible(s)
Ajouter au panierEtat : New. Print on Demand pp. 242.
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow : Bridge the gap between offline experimentation and online production
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 65,38
Autre deviseEUR 10,99 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Train, test, run, track, store, tune, deploy, and explain provenance-aware deep learning models and pipelines at scale with reproducibility using MLflowKey Features:Focus on deep learning models and MLflow to develop practical business AI solutions at scaleShip deep learning pipelines from experimentation to production with provenance trackingLearn to train, run, tune and deploy deep learning pipelines with explainability and reproducibilityBook Description:The book starts with an overview of the deep learning (DL) life cycle and the emerging Machine Learning Ops (MLOps) field, providing a clear picture of the four pillars of deep learning: data, model, code, and explainability and the role of MLflow in these areas.From there onward, it guides you step by step in understanding the concept of MLflow experiments and usage patterns, using MLflow as a unified framework to track DL data, code and pipelines, models, parameters, and metrics at scale. You'll also tackle running DL pipelines in a distributed execution environment with reproducibility and provenance tracking, and tuning DL models through hyperparameter optimization (HPO) with Ray Tune, Optuna, and HyperBand. As you progress, you'll learn how to build a multi-step DL inference pipeline with preprocessing and postprocessing steps, deploy a DL inference pipeline for production using Ray Serve and AWS SageMaker, and finally create a DL explanation as a service (EaaS) using the popular Shapley Additive Explanations (SHAP) toolbox.By the end of this book, you'll have built the foundation and gained the hands-on experience you need to develop a DL pipeline solution from initial offline experimentation to final deployment and production, all within a reproducible and open source framework.What You Will Learn:Understand MLOps and deep learning life cycle developmentTrack deep learning models, code, data, parameters, and metricsBuild, deploy, and run deep learning model pipelines anywhereRun hyperparameter optimization at scale to tune deep learning modelsBuild production-grade multi-step deep learning inference pipelinesImplement scalable deep learning explainability as a serviceDeploy deep learning batch and streaming inference servicesShip practical NLP solutions from experimentation to productionWho this book is for:This book is for machine learning practitioners including data scientists, data engineers, ML engineers, and scientists who want to build scalable full life cycle deep learning pipelines with reproducibility and provenance tracking using MLflow. A basic understanding of data science and machine learning is necessary to grasp the concepts presented in this book.
