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Paperback. Zustand: New. More than half of the analytics and machine learning (ML) models created by organizations today never make it into production. Some of the challenges and barriers to operationalization are technical, but others are organizational. Either way, the bottom line is that models not in production can't provide… business impact.This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.This book helps you:Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflowsRefine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracyDesign the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainableOperationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized.
Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Treveil, Mark; Omont, Nicolas; Stenac, Clément; Lefevre, Kenji; Phan, Du; Zentici, Joachim; Lavoillotte, Adrien; Miyazaki, Makoto; Heidmann, Lynn
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Paperback. Zustand: New. More than half of the analytics and machine learning (ML) models created by organizations today never make it into production. Some of the challenges and barriers to operationalization are technical, but others are organizational. Either way, the bottom line is that models not in production can't provide… business impact.This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.This book helps you:Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflowsRefine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracyDesign the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainableOperationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized.
Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Treveil, Mark; Omont, Nicolas; Stenac, Clément; Lefevre, Kenji; Phan, Du; Zentici, Joachim; Lavoillotte, Adrien; Miyazaki, Makoto; Heidmann, Lynn
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Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Treveil, Mark; Omont, Nicolas; Stenac, Clément; Lefevre, Kenji; Phan, Du; Zentici, Joachim; Lavoillotte, Adrien; Miyazaki, Makoto; Heidmann, Lynn
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Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise
Treveil, Mark; Omont, Nicolas; Stenac, Clément; Lefevre, Kenji; Phan, Du; Zentici, Joachim; Lavoillotte, Adrien; Miyazaki, Makoto; Heidmann, Lynn
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Paperback. Zustand: New. More than half of the analytics and machine learning (ML) models created by organizations today never make it into production. Some of the challenges and barriers to operationalization are technical, but others are organizational. Either way, the bottom line is that models not in production can't provide… business impact.This book introduces the key concepts of MLOps to help data scientists and application engineers not only operationalize ML models to drive real business change but also maintain and improve those models over time. Through lessons based on numerous MLOps applications around the world, nine experts in machine learning provide insights into the five steps of the model life cycle--Build, Preproduction, Deployment, Monitoring, and Governance--uncovering how robust MLOps processes can be infused throughout.This book helps you:Fulfill data science value by reducing friction throughout ML pipelines and workflowsRefine ML models through retraining, periodic tuning, and complete remodeling to ensure long-term accuracyDesign the MLOps life cycle to minimize organizational risks with models that are unbiased, fair, and explainableOperationalize ML models for pipeline deployment and for external business systems that are more complex and less standardized.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Jedediah 'Jed' Hawkins, a man as rugged and untamed as the land he traversed. His lean frame spoke of a life spent in constant motion, muscles honed by countless days on horseback and nights beneath the stars. Sun-kissed skin bore witness to his tireless journey, a map of wrinkles and scars e…tched by wind and time. But it was his eyes, those piercing blue orbs, that marked him as something more than just another drifter. They held within them a depth of knowledge and emotion rarely found in one so young, and a hint of an enigmatic past that seemed to cling to him like a shadow. For in his heart, he carried the indomitable spirit of the frontier - a flame that could never be extinguished, no matter how fierce the storms that raged around him.The conflict between him and Sheriff Blackwood loomed like a storm on the horizon, threatening to change the course of his life forever. But whatever challenges awaited him, he would face them head-on, just as he had always done. Meeting Sara O'Connell, she sensed Jed had found something too - a place of refuge from his solitary past.He knew that he had found his place in the world, and for the first time in many years, he dared to dream of the happiness it might bring. Jed Hawkins was determined to protect Sarah's land and expose Sheriff Blackwood's true intentions . Tomorrow, they would face whatever lay ahead, united by the bonds of loyalty, friendship, and an unyielding resolve.
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Verlag: Le Livre de Poche, 2007, 2007
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Verlag: Editions Philippe Picquier, 2000, 2000
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In den WarenkorbSoftcover/Paperback. Zustand: New. In zeer goede staat. Ongelezen. Paperback. Pocket.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 308 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Wade Hunter's past was marked by violence and homelessness, but he left it all behind when he became a wealthy financier in the East. However, his wealth had also brought him fear and hatred from those who knew him. When Abby Mo…rgan's ranch is in danger of being swindled by a cold-eyed speculator named Dom Wilson, she turns to Wade for help. With the help of notorious assassin Dunigan McLeod, Dom is planning the land swindle of a lifetime. Wade has the cash and connections to save Abby's ranch, but time is running out fast. As he races against the clock, he realizes that there are more subplots at play than he originally thought. He must navigate through a web of deceit and betrayal to uncover the truth behind Dom's plan. As Wade delves deeper into the conspiracy, he discovers that there are more players involved than he originally thought. Every step he takes leads him closer to danger, and the suspense only intensifies with each twist and turn. Amidst the chaos, Wade must also confront his troubled past head-on. His legendary will to fight is put to the test as he faces off against his old enemies. In a thrilling adventure full of suspense and plot twists, Wade fights to save Abby's ranch and bring justice to those who deserve it. In the end, Wade emerges.
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Couverture souple. Zustand: bon. RO40212681: 1977. In-8. Broché. Bon état, Couv. convenable, Dos satisfaisant, Intérieur frais. 296 pages. Couverture partiellement décolorée. Scotch jauni au dos des plats. Annotations en page de garde. . . . Classification Dewey : 330-Economie.
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Secret des armes asiatiques traditionnelles: les techniques du sabre, de l'épée, de la hallebarde et des doubles sabres par deux grands esperts internationaux
PHAN TOAN Châu, expert 6ème dan officiel - Hô, Hoa Huê, quatre fois championne du Viêt-nam (avec le concours de)
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