Practical applications machine learning (89 Ergebnisse)
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Sprache: Englisch
Verlag: Independently published, 2025
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Paperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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paperback. Zustand: Very Good. Cover and edges may have some wear.
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Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 208 pages. 9.21x6.30x0.79 inches. In Stock.
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Zustand: New. In.
Practical Machine Learning with R: Define, build, and evaluate machine learning models for real-world applications
Brindha Priyadarshini Jeyaraman; Ludvig Renbo Olsen; Monicah Wambugu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware.
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Paperback. Zustand: Brand New. 354 pages. 9.00x6.00x1.00 inches. In Stock.
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Zustand: New. 2019. 1st ed. paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Paperback. Zustand: Brand New. 257 pages. 9.00x6.00x0.50 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Imagine this: you've just trained a brilliant predictive model. It works flawlessly on your machine. But the moment you deploy it to a live production environment, everything falls apart. The async web server chokes, memory leaks crash the containers, latency spikes, and your cloud computing bill skyrockets.I've been there. We've all been there. For years, developers simply accepted these scaling nightmares as the unavoidable 'cost of doing AI.' But what if you didn't have to compromise What if you could build a system so lean it runs on a fraction of the hardware, yet so fast it processes thousands of predictions a millisecond The secret isn't buying more expensive GPUs; it's using a more powerful language. Let me show you how trading the bloated comfort of Python for the raw, unforgiving power of Rust will completely transform how you build machine learning applications.What's inside- Deep Learning from Scratch: Build computational graphs, CNNs, and recurrent networks natively in Rust.- Hardware Acceleration: Tap into massive parallel computing power using Nvidia CUDA, Apple Metal, and WebGPU.- The Transformer Revolution: Demystify self-attention and run highly compressed, quantized Large Language Models (LLMs) locally.- Zero Trust Security: Harden your ML pipelines with cryptographic model signatures, distroless Docker containers, and strict data sanitization.- Real-Time Analytics: Construct high-throughput, asynchronous inference engines using Tokio and Axum.Who it's meant forIf you are an AI practitioner tired of deployment bottlenecks, a backend software engineer looking to break into advanced machine learning, or a systems architect tasked with scaling inference to millions of users-this book is exactly for you. You don't need a PhD in advanced calculus, but you do need a hunger to understand how the machine actually works under the hood.The era of slow, bloated AI deployments is over. The future belongs to those who understand the hardware and control the memory. It's time to stop writing simple scripts and start engineering robust systems. Are you ready to break the speed barrier and build the next generation of high-performance intelligence Grab your copy today, and let's start building.…
