Practical MLOps : Operationalizing Machine Learning Models /
Contiene: 1) Introducción a MLOps; 2) Fundamentos de MLOps; 3) MLOps para contenedores y dispositivos perimetrales; 4) Entrega continua para modelos de aprendizaje automático; 5) AutoML y KaizenML; 6) Supervisión y registro; 7) MLOps para AWS; 8) MLOps para Azure; 9) MLOps para GCP; 10) Interoperabi...
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| 1. Verfasser: | |
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| Weitere Verfasser: | |
| Format: | Buch |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2021, c2021
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Ver documento en línea |
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| 245 | 1 | 0 | |a Practical MLOps : |b Operationalizing Machine Learning Models / |c N. Gift, A. Deza. |
| 264 | 4 | |a Sebastopol, EUA : |b O'Reilly, |c 2021, c2021 | |
| 264 | 2 | |a Birmingham, EUA : |b EBSCOhost [distribución], |c 2021 | |
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| 520 | |a Contiene: 1) Introducción a MLOps; 2) Fundamentos de MLOps; 3) MLOps para contenedores y dispositivos perimetrales; 4) Entrega continua para modelos de aprendizaje automático; 5) AutoML y KaizenML; 6) Supervisión y registro; 7) MLOps para AWS; 8) MLOps para Azure; 9) MLOps para GCP; 10) Interoperabilidad de Machine Learning; 11) Creación de herramientas de línea de comandos y microservicios de MLOps; 12) Ingeniería de aprendizaje automático y estudios de casos de MLOps. | ||
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| 700 | |a Deza, Alfredo |e (autor) | ||
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