Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models
MLOps offers a set of proven principles aimed at solving the fundamental challenge of getting machine learning models into production in a reliable and automated way.
Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models
منتج #: 39708191

Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models

منتج #: 39708191

SAR 291

تفاصيل السعر

باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )

*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا

متوفر فى المخزون
أمريكا مستورد من متجر USA

كمية:

اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, أكتوبر 08
أفضل شركائنا اللوجستيين
  • fedex
  • dhl
  • aramex
MLOps offers a set of proven principles aimed at solving the fundamental challenge of getting machine learning models into production in a reliable and automated way.
كفالة يو كير:
لا شيء
اختر الباقة
buy now pay later

اشتر الآن وادفع لاحقاً

fast shipping

شحن
سريع

free return

استرجاع
مجاني*

تغليف آمن

تغليف آمن

منتجات أصلية %100

منتجات أصلية %100

pci-dss

الامتثال لمعيار PCI DSS

iso certified

حاصل على شهادة ISO 27001


paypal payment
visa payment
mastercard payment
tamara payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.

أبرز ما يلفت الانتباه

Comprehensive Coverage
Covers end-to-end MLOps processes, ensuring readers understand how to integrate machine learning models into production systems effectively and efficiently.
Real-world Examples
Includes practical case studies that illustrate the application of MLOps principles in various industries, providing readers with actionable insights and concrete strategies.
Expert Insights
Written by industry professionals, this guide offers expert perspectives and best practices, equipping readers with the knowledge to tackle common challenges in machine learning deployment.

تفاصيل المنتج

Find the best deals on Practical MLOps 1st Edition at Ubuy السعودية. Operationalize your Machine Learning models efficiently with our expert guide!
  • Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models 1st Edition
  • Learn MLOps principles to put machine learning models into production
  • Build and maintain production machine learning systems
  • Monitor, log, and load-test machine learning systems
  • Implement MLOps tools in AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud
  • Run machine learning models on various platforms and devices
Publisher O'Reilly Media
Publication date October 19, 2021
Edition 1st
Language English
Print length 458 pages
ISBN-10 1098103017
ISBN-13 978-1098103019
Item Weight 2.31 pounds (1.05 kg)
Dimensions 6.75 x 1 x 8.75 inches (17.1 x 2.5 x 22.2 cm)

من يجب أن يشتري؟

Suitable For
  • Data Scientists

    Ideal for data scientists looking to bridge the gap between model development and deployment effectively.

  • Machine Learning Engineers

    Provides practical insights for MLEs to operationalize machine learning models in production environments.

  • Business Analysts

    Helpful for analysts who want to understand integrating ML models into business processes and decision-making.

Not Suitable For
  • Beginner Programmers

    Not suitable for beginners lacking foundational knowledge in programming and machine learning concepts.

وصف المنتج

Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models

هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

أسئلة العملاء & الإجابات

  • سؤال: كيف تتسوق Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning عبر الانترنت من يوباى?

    إجابه: من السهل التسوق في Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك
  • سؤال: هل Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Saudi Arabia؟

    إجابه: نعم ، في يوباي Saudi Arabia هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع.
  • سؤال: كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟

    إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.

Intelligence & Semantics Editorial Review

Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models 1st Edition provides essential information on how to get started with Machine Learning Operations (MLOps). It covers important aspects of MLOps such as model reproducibility, automation, deployment, monitoring, and feedback loops. The book is aimed at readers who are already familiar with the basics of Machine Learning and want to learn how to turn machine learning models into practical applications. The content of the book is relevant and informative, but the overall quality of the book is not up to the standards of O'Reilly, with poorly thought-out visualizations and surface-level insights.

مراجعات العملاء وتقييماتهم

5.0
1 تقييمات العملاء
  • 5 نجمة
    100%
  • 4 نجمة
    0%
  • 3 نجمة
    0%
  • 2 نجمة
    0%
  • 1 نجمة
    0%

أضف تقييم لهذا المنتج

شارك أفكارك مع عملاء آخرين

إيجابيات

  • Provides essential information on MLOps
  • Relevant and informative content

سلبيات

  • Poorly thought-out visualizations

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

  • القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
  • ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.