Machine Learning Engineering with Python: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples
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Artikelnr.: 74233457

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Produktdetails

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Publisher Packt Publishing
Publication date August 31, 2023
Edition 2nd
Language English
Print length 462 pages
ISBN-10 1837631964
ISBN-13 978-1837631964
Item Weight 1.74 pounds (790 grams)
Dimensions 7.5 x 1.05 x 9.25 inches (19.1 x 2.7 x 23.5 cm)

PRODUKTBESCHREIBUNG

Machine Learning Engineering with Python: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples

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Neural Networks Editorial Review

"Machine Learning Engineering with Python: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples" is a must-have book for anyone looking to improve their knowledge of machine learning. The book provides a detailed description of concepts and includes practical examples and screenshots to make it an interactive learning experience. One of the strengths of this book is that it is suitable for beginners, as it starts with definitions of career tracks and provides guidance on effective teamwork. It covers the entire lifecycle of MLOps, making it a valuable resource for those looking to kick-start their career in this field. The organization and table of contents are well-designed, and the preface accurately sets the tone for the rest of the book. The author's attention to detail and writing style provide assurance to the reader. The book can be divided into three acts - introduction, details, and full example. The introduction explains the basics of MLE and familiarizes the reader with the tools and languages used in this field. The second act provides in-depth details and examples, allowing the reader to grasp the content effectively. The final act brings together all the knowledge learned and presents a complete example. Overall, this book is well-written and serves as a great starting point for those interested in MLE. It is recommended to have prior knowledge of Python and ML techniques to fully benefit from the book's content.

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Vorteile

  • Detailed description of concepts with practical examples and screenshots
  • Suitable for beginners and provides guidance on effective teamwork
  • Well-organized and well-designed table of contents
  • Provides in-depth details and examples for effective learning
  • Presents a complete example to reinforce knowledge

Nachteile

  • Assumes prior knowledge of Python and ML techniques

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