El geish (9 Ergebnisse)
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XVII, 576 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
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Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USABooks From California
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paperback. Zustand: Fine.
Shipping Machine Learning Systems: A Practical Guide to Building, Deploying, and Scaling in Production
Mohamed El-Geish , Shabaz Patel , Anand Sampat , In collaboration with Hira Dangol
- Softcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Paperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 446 pages. 6.00x0.90x9.00 inches. In Stock.
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Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
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Zustand: New. 2026. paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Zustand: New. In.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book bridges the gap between theoretical machine learning (ML) and its practical application in industry. It serves as a handbook for shipping production-grade ML systems, addressing challenges often overlooked in academic texts. Drawing on thei…r experience at several major corporations and startups, the authors focus on real-world scenarios, guiding practitioners through the ML lifecycle, from planning and data management to model deployment and optimization. They highlight common pitfalls and offer interview-based case studies from companies that illustrate diverse industrial applications and their unique challenges. Multiple pathways through the book allow readers to choose which stage of the ML development process to focus on, as well as the learning strategy ('crawl,' 'walk,' or 'run') that best suits the needs of their project or team.
- Hardcover
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Zustand: New.
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 576 pages. 9.50x6.25x1.50 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2018
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces basic computing skills designed for industry professionals without a strong computer science background. Written in an easily accessible manner, and accompanied by a user-friendly website, it serves as a self-study guide to survey data…science and data engineering for those who aspire to start a computing career, or expand on their current roles, in areas such as applied statistics, big data, machine learning, data mining, and informatics.The authors draw from their combined experience working at software and social network companies, on big data products at several major online retailers, as well as their experience building big data systems for an AI startup. Spanning from the basic inner workings of a computer to advanced data manipulation techniques, this book opens doors for readers to quickly explore and enhance their computing knowledge.Computing with Data comprises a wide range of computational topics essential for data scientists, analysts, and engineers, providing them with the necessary tools to be successful in any role that involves computing with data. The introduction is self-contained, and chapters progress from basic hardware concepts to operating systems, programming languages, graphing and processing data, testing and programming tools, big data frameworks, and cloud computing.The book is fashioned with several audiences in mind. Readers without a strong educational background in CS--or those who need a refresher--will find the chapters on hardware, operating systems, and programming languages particularly useful. Readers with a strong educational background in CS, but without significant industry background, will find the following chapters especially beneficial: learning R, testing, programming, visualizing and processing data in Python and R, system design for big data, data stores, and software craftsmanship.
