Beginning MLOps with MLFlow : Deploy Models in AWS SageMaker, Google Cloud, and Microsoft Azure /
Contiene: 1) Primeros pasos: análisis de datos; 2) La construcción de modelos; 3) ¿Qué es MLOps?; 4) Introducción a MLFlow; 5) Implementación en AWS; 6) Implementación en Azure; 7) Desplegando en Google.
Kaydedildi:
| Yazar: | |
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| Diğer Yazarlar: | |
| Materyal Türü: | Kitap |
| Dil: | İngilizce |
| Baskı/Yayın Bilgisi: |
Berkeley, EUA :
Apress,
2020, c2020
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| Konular: | |
| Online Erişim: | Ver documento en línea |
| Etiketler: |
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MARC
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| 245 | 1 | 0 | |a Beginning MLOps with MLFlow : |b Deploy Models in AWS SageMaker, Google Cloud, and Microsoft Azure / |c S. Alla, S.K. Adari. |
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| 264 | 2 | |a Cham, Suiza : |b Springer Link [distribución], |c 2020 | |
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| 520 | |a Contiene: 1) Primeros pasos: análisis de datos; 2) La construcción de modelos; 3) ¿Qué es MLOps?; 4) Introducción a MLFlow; 5) Implementación en AWS; 6) Implementación en Azure; 7) Desplegando en Google. | ||
| 521 | |a 2023 BO Licenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionales | ||
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| 650 | |a Minería de Datos - |x Tema Principal | ||
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