Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Название: Building Machine Learning Pipelines (First Edition)
Автор: Hannes Hapke and Catherine Nelson
Издательство: O'Reilly Media
Год: 2020-07-13
Формат: true pdf/epub
Размер: 22.6 Mb
Язык: English

Companies are spending billions on machine learning projects, but it's money wasted if the models can't be deployed effectively. In this practical guide, Hannes Hapke and Catherine Nelson walk you through the steps of automating a machine learning pipeline using the TensorFlow ecosystem. You'll learn the techniques and tools that will cut deployment time from days to minutes, so that you can focus on developing new models rather than maintaining legacy systems.
Data scientists, machine learning engineers, and DevOps engineers will discover how to go beyond model development to successfully productize their data science projects, while managers will better understand the role they play in helping to accelerate these projects.
• Understand the steps to build a machine learning pipeline
• Build your pipeline using components from TensorFlow Extended
• Orchestrate your machine learning pipeline with Apache Beam, Apache Airflow, and Kubeflow Pipelines
• Work with data using TensorFlow Data Validation and TensorFlow Transform
• Analyze a model in detail using TensorFlow Model Analysis
• Examine fairness and bias in your model performance
• Deploy models with TensorFlow Serving or TensorFlow Lite for mobile devices
• Learn privacy-preserving machine learning techniques

True PDF/EPUB:
turbobit






ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!







Автор: bomboane 22-07-2020, 12:21 | Напечатать |
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MirKnig.Su  ©2024     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности