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157976159
Makine Öğrenmesi Sistemleri Tasarlamak: Üretime - Hazır Uygulamalar İçin Yinelemeli Bir Süreç
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Ce qui se démarque
Iterative Process
Emphasizes an iterative approach to machine learning system design, ensuring continuous improvement and adaptation, which leads to more refined and production-ready applications.
Practical Focus
Offers practical insights and methodologies that bridge the gap between theory and real-world application, making it invaluable for practitioners aiming to implement machine learning successfully.
Comprehensive Guidance
Provides comprehensive guidance on all phases of machine learning systems development, including planning, execution, and deployment, ensuring a well-rounded understanding for optimal results.
Détails du produit
| Yayu0131ncu0131 | Buzdau011fu0131 Yayu0131nevi |
| Yayu0131nlanma Tarihi | 3 Mayu0131s 2024 |
| Basku0131 | 1. |
| Dil | Tu00fcrku00e7e |
| Basku0131 Uzunluu011fu | 416 sayfa |
| ISBN-10 | 6259855230 |
| ISBN-13 | 978-6259855233 |
| Boyutlar | 16.5 x 24 x 2.5 cm |
À qui est-ce destiné ?
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Data Scientists
Ideal for data scientists looking to enhance their skills in creating production-ready machine learning systems iteratively.
-
Machine Learning Engineers
Beneficial for ML engineers needing a structured approach to deploy machine learning applications efficiently and effectively.
-
AI Researchers
Useful for AI researchers focused on practical implementations and iterative processes in real-world machine learning applications.
-
Beginners
Not suitable for beginners lacking foundational knowledge in machine learning concepts and systems.
DESCRIPTION DU PRODUIT
Makine Öğrenmesi Sistemleri Tasarlamak: Üretime - Hazır Uygulamalar İçin Yinelemeli Bir Süreç
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Chip Huyen Editorial Review
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- Learn a holistic approach to designing reliable machine learning systems.
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- Automate the continuous development and updating of models.
- Develop effective monitoring systems for production problems.
- Create a flexible machine learning platform adaptable to various scenarios.
- Build responsible and sustainable machine learning systems.
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