Machine Learning Engineering on AWS: Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
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Beschreibung
"Machine Learning Engineering on AWS" von Joshua Arvin Lat bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung, Skalierung und Sicherung von Machine-Learning-Systemen auf der Amazon Web Services (AWS) Plattform. Das Buch richtet sich an Ingenieure und Data Scientists, die ML-Modelle in Produktionsumgebungen einsetzen möchten. Es behandelt Themen wie den Aufbau robuster MLOps-Pipelines, die Automatisierung von Workflows sowie Best Practices für die Sicherheit und Skalierbarkeit von ML-Anwendungen. Der Autor erklärt detailliert den Einsatz verschiedener AWS-Dienste und -Tools zur Optimierung des gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Projekten, vom Prototyping bis zur Implementierung im großen Maßstab.
Produktdetails
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Über den Autor
- Kartoniert
- 261 Seiten
- Erschienen 2019
- Rheinwerk Computing
- Kartoniert
- 179 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 310 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 514 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- Kartoniert
- 390 Seiten
- Erschienen 2018
- transcript Verlag
- Kartoniert
- 699 Seiten
- Erschienen 2020
- C.H.Beck
- Kartoniert
- 350 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly Media
- Hardcover
- 372 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing



