Neuware - Field-tested tips, tricks, and design patterns for building MachineLearning projects that are deployable, maintainable, and secure from concept toproduction.In Machine Learning Engineering inAction, you will learn:

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781617298714

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Bibliografische Details

Titel: Machine Learning Engineering in Action
Verlag: Manning Publications Apr 2022
Erscheinungsjahr: 2022
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1617298719
ISBN-13: 9781617298714
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Machine Learning Engineering in Action lays out an approach to building deployable, maintainable production machine learning systems. You will adopt software development standards that deliver better code management, and make it easier to test, scale, and even reuse your machine learning code!

You will learn how to plan and scope your project, manage cross-team logistics that avoid fatal communication failures, and design your code's architecture for improved resilience. You will even discover when not to use machine learning―and the alternative approaches that might be cheaper and more effective. When you're done working through this toolbox guide, you will be able to reliably deliver cost-effective solutions for organizations big and small alike.

Following established processes and methodology maximizes the likelihood that your machine learning projects will survive and succeed for the long haul. By adopting standard, reproducible practices, your projects will be maintainable over time and easy for new team members to understand and adapt.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Ben Wilson has worked as a professional data scientist for more than ten years. He currently works as a resident solutions architect at Databricks,where he focuses on machine learning production architecture with companies ranging from 5-person startups to global Fortune 100. Ben is the creator and lead developer of the Databricks Labs AutoML project, a Scala-and Python-based toolkit that simplifies machine learning feature engineering, model tuning, and pipeline-enabled modelling.

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