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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale (Paperback or Softback)
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing 6/30/2022, 2022
ISBN 10: 1803230061 ISBN 13: 9781803230061
Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback or Softback. Zustand: New. Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale. Book.
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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: As New. Unread book in perfect condition.
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Feature Store for Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing, Limited, 2022
ISBN 10: 1803230061 ISBN 13: 9781803230061
Zustand: New. pp. 280.
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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing 2022-06-30, 2022
ISBN 10: 1803230061 ISBN 13: 9781803230061
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Feature Store for Machine Learning
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Feature Store for Machine Learning
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPAP. Zustand: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Feature Store for Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing, Limited, 2022
ISBN 10: 1803230061 ISBN 13: 9781803230061
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. Print on Demand pp. 280.
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Feature Store for Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing, Limited, 2022
ISBN 10: 1803230061 ISBN 13: 9781803230061
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. PRINT ON DEMAND pp. 280.
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Feature Store for Machine Learning: Curate, discover, share and serve ML features at scale
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback / softback. Zustand: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Feature Store for Machine Learning | Curate, discover, share and serve ML features at scale | Jayanth Kumar M J | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2022 | Packt Publishing | EAN 9781803230061 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Feature Store for Machine Learning : Curate, discover, share and serve ML features at scale
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn how to leverage feature stores to make the most of your machine learning models Key Features:Understand the significance of feature stores in the ML life cycle Discover how features can be shared, discovered, and re-used Learn to make features available for online models during inference Book Description: Feature store is one of the storage layers in machine learning (ML) operations, where data scientists and ML engineers can store transformed and curated features for ML models. This makes them available for model training, inference (batch and online), and reuse in other ML pipelines. Knowing how to utilize feature stores to their fullest potential can save you a lot of time and effort, and this book will teach you everything you need to know to get started. Feature Store for Machine Learning is for data scientists who want to learn how to use feature stores to share and reuse each other's work and expertise. You'll be able to implement practices that help in eliminating reprocessing of data, providing model-reproducible capabilities, and reducing duplication of work, thus improving the time to production of the ML model. While this ML book offers some theoretical groundwork for developers who are just getting to grips with feature stores, there's plenty of practical know-how for those ready to put their knowledge to work. With a hands-on approach to implementation and associated methodologies, you'll get up and running in no time. By the end of this book, you'll have understood why feature stores are essential and how to use them in your ML projects, both on your local system and on the cloud. What You Will Learn:Understand the significance of feature stores in a machine learning pipeline Become well-versed with how to curate, store, share and discover features using feature stores Explore the different components and capabilities of a feature store Discover how to use feature stores with batch and online models Accelerate your model life cycle and reduce costs Deploy your first feature store for production use cases Who this book is for: If you have a solid grasp on machine learning basics, but need a comprehensive overview of feature stores to start using them, then this book is for you. Data/machine learning engineers and data scientists who build machine learning models for production systems in any domain, those supporting data engineers in productionizing ML models, and platform engineers who build data science (ML) platforms for the organization will also find plenty of practical advice in the later chapters of this book.
