fachmedien.de - spezialisierte Fachinformationen für Studium und Beruf
fachmedien.de - spezialisierte Fachinformationen für Studium und Beruf
fachmedien.de - spezialisierte Fachinformationen für Studium und Beruf
fachmedien.de - spezialisierte Fachinformationen für Studium und Beruf
fachmedien.de - spezialisierte Fachinformationen für Studium und Beruf

Site Breadcrumb

Verkauf durch Sack Fachmedien

Scutari / Malvestio

The Pragmatic Programmer for Machine Learning

Engineering Analytics and Data Science Solutions

Medium: Buch
ISBN: 978-0-367-26350-8
Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales)
Erscheinungstermin: 31.03.2023
In den Warenkorb
Lieferfrist: bis zu 10 Tage
Auf die Merkliste Drucken

Überschrift

Beschreibung

Kostenloser Versand

nach Deutschland, Österreich und in die Schweiz

Bequem zahlen

Rechnung, Kreditkarte, PayPal oder Bankeinzug

Wir sind gerne für Sie da

0800 000-1378 (Inland)
service@fachmedien.de
<<Kontaktformular>>

Fragen

Fragen Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua
Anwtorten

Anwtorten At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet

Machine learning has redefined the way we work with data and is increasingly becoming an indispensable part of everyday life. The Pragmatic Programmer for Machine Learning: Engineering Analytics and Data Science Solutions discusses how modern software engineering practices are part of this revolution both conceptually and in practical applictions.

Comprising a broad overview of how to design machine learning pipelines as well as the state-of-the-art tools we use to make them, this book provides a multi-disciplinary view of how traditional software engineering can be adapted to and integrated with the workflows of domain experts and probabilistic models.

From choosing the right hardware to designing effective pipelines architectures and adopting software development best practices, this guide will appeal to machine learning and data science specialists, whilst also laying out key high-level principlesin a way that is approachable for students of computer science and aspiring programmers.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9780367263508
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-0-367-26350-8
  • Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales)
  • Erscheinungstermin: 31.03.2023
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2023
  • Serie: Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition
  • Produktform: Gebunden
  • Gewicht: 676 g
  • Seiten: 356
  • Format (B x H x T): 156 x 234 x 21 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Autoren

Preface

1 What is This Book About?

2 Hardware Architectures

3 Variable Types and Data Structures

4 Analysis of Algorithms

5 Designing and Structuring Pipelines

6 Writing Machine Learning Code

7 Packaging and Deploying Pipelines

8 Documenting Pipelines

9 Troubleshooting and Testing Pipelines

10 Tools for Developing Pipelines

11 Tools to Manage Pipelines in Production

12 Recommending Recommendations: A Recommender

System Using Natural Language Understanding

Bibliography

Index