Reliable Machine Learning

- Autorzy:
- Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa
- Promocja Przejdź


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 410
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: Reliable Machine Learning
Whether you're part of a small startup or a multinational corporation, this practical book shows data scientists, software and site reliability engineers, product managers, and business owners how to run and establish ML reliably, effectively, and accountably within your organization. You'll gain insight into everything from how to do model monitoring in production to how to run a well-tuned model development team in a product organization.
By applying an SRE mindset to machine learning, authors and engineering professionals Cathy Chen, Kranti Parisa, Niall Richard Murphy, D. Sculley, Todd Underwood, and featured guest authors show you how to run an efficient and reliable ML system. Whether you want to increase revenue, optimize decision making, solve problems, or understand and influence customer behavior, you'll learn how to perform day-to-day ML tasks while keeping the bigger picture in mind.
You'll examine:
- What ML is: how it functions and what it relies on
- Conceptual frameworks for understanding how ML "loops" work
- How effective productionization can make your ML systems easily monitorable, deployable, and operable
- Why ML systems make production troubleshooting more difficult, and how to compensate accordingly
- How ML, product, and production teams can communicate effectively
Wybrane bestsellery
-
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%) -
To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i ...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych. Stąd podręczniki akademickie poś...
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)23.94 zł
39.90 zł(-40%) -
Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techni...
Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady ...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
To kompletny, zwięzły przewodnik po świecie sztucznej inteligencji. Znalazły się tu przejrzyście wyłożone podstawy i bardziej zaawansowane zagadnienia. Wyjaśniono, jak najlepiej zabrać się do tworzenia systemów AI wykorzystujących uczenie ze wzmacnianiem oraz głębokie uczenie. Krok po kroku pokaz...
Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)47.40 zł
79.00 zł(-40%) -
Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych str...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)26.94 zł
44.90 zł(-40%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy za...
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%)
Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa - pozostałe książki
-
In 2016, Google’s Site Reliability Engineering book ignited an industry discussion on what it means to run production services today—and why reliability considerations are fundamental to service design. Now, Google engineers who worked on that bestseller introduce The Site Reliability...
The Site Reliability Workbook. Practical Ways to Implement SRE The Site Reliability Workbook. Practical Ways to Implement SRE
(169.15 zł najniższa cena z 30 dni)169.15 zł
199.00 zł(-15%) -
Jeśli chcesz zrozumieć filozofię SRE, trzymasz w ręku właściwą, choć nietypową książkę. Jest to zbiór najciekawszych esejów i artykułów autorstwa osób odpowiedzialnych za SRE w Google. Z lektury tych esejów dowiesz się, w jaki sposób zaangażowanie w cały cykl życia oprogramowania umożliwił skutec...
Site Reliability Engineering. Jak Google zarządza systemami producyjnymi Site Reliability Engineering. Jak Google zarządza systemami producyjnymi
Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, Niall Richard Murphy
(39.50 zł najniższa cena z 30 dni)39.50 zł
79.00 zł(-50%) -
The overwhelming majority of a software systemâ??s lifespan is spent in use, not in design or implementation. So, why does conventional wisdom insist that software engineers focus primarily on the design and development of large-scale computing systems?In this collection of essays and articl...
Site Reliability Engineering. How Google Runs Production Systems Site Reliability Engineering. How Google Runs Production Systems
(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
What once seemed nearly impossible has turned into reality. The number of available Internet addresses is now nearly exhausted, due mostly to the explosion of commercial websites and entries from an expanding number of countries. This growing shortage has effectively put the Internet community--...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%)
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-0617-1, 9781098106171
- Data wydania ebooka:
-
2021-10-12
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 5.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 11.6MB
- Kategorie:
Uczenie maszynowe
Spis treści książki
- Foreword
- Preface
- Why We Wrote This Book
- SRE as the Lens on ML
- Intended Audience
- How This Book Is Organized
- Our Approach
- Lets Knit!
- Navigating This Book
- About the Authors
- Conventions Used in This Book
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Cathy Chen
- Niall Richard Murphy
- Kranti Parisa
- D. Sculley
- Todd Underwood
- 1. Introduction
- The ML Lifecycle
- Data Collection and Analysis
- ML Training Pipelines
- Build and Validate Applications
- Quality and Performance Evaluation
- Defining and Measuring SLOs
- Launch
- Models as code
- Launch slowly
- Release, not refactor
- Isolate rollouts at the data layer
- Measure SLOs during launch
- Review the rollout
- Monitoring and Feedback Loops
- The ML Lifecycle
- Lessons from the Loop
- 2. Data Management Principles
- Data as Liability
- The Data Sensitivity of ML Pipelines
- Phases of Data
- Creation
- Ingestion
- Processing
- Validation
- Cleaning and ensuring data consistency
- Enriching and extending
- Storage
- Management
- Analysis and Visualization
- Data Reliability
- Durability
- Consistency
- Version Control
- Performance
- Availability
- Data Integrity
- Security
- Privacy
- Policy and Compliance
- Jurisdictional rules
- Reporting requirements
- Conclusion
- 3. Basic Introduction to Models
- What Is a Model?
- A Basic Model Creation Workflow
- Model Architecture Versus Model Definition Versus Trained Model
- Where Are the Vulnerabilities?
- Training Data
- Incomplete coverage
- Spurious correlations
- Cold start
- Self-fulfilling prophecies and ML echo chambers
- Changes in the world
- Training Data
- Labels
- Label noise
- Wrong label objective
- Fraud or malicious feedback
- Training Methods
- Overfitting
- Lack of stability
- Peculiarities of deep learning
- Infrastructure and Pipelines
- Platforms
- Feature Generation
- Upgrades and Fixes
- A Set of Useful Questions to Ask About Any Model
- An Example ML System
- Yarn Product Click-Prediction Model
- Features
- Labels for Features
- Model Updating
- Model Serving
- Common Failures
- Conclusion
- 4. Feature and Training Data
- Features
- Feature Selection and Engineering
- Lifecycle of a Feature
- Feature Systems
- Data ingestion system
- Feature store
- Feature quality evaluation system
- Features
- Labels
- Human-Generated Labels
- Annotation Workforces
- Measuring Human Annotation Quality
- An Annotation Platform
- Active Learning and AI-Assisted Labeling
- Documentation and Training for Labelers
- Metadata
- Metadata Systems Overview
- Dataset Metadata
- Feature Metadata
- Label Metadata
- Pipeline Metadata
- Data Privacy and Fairness
- Privacy
- PII data and features
- Private data and labeling
- Privacy
- Fairness
- Conclusion
- 5. Evaluating Model Validity and Quality
- Evaluating Model Validity
- Evaluating Model Quality
- Offline Evaluations
- Evaluation Distributions
- Held-out test data
- Progressive validation
- Golden sets
- Stress-test distributions
- Sliced analysis
- Counterfactual testing
- A Few Useful Metrics
- Canary metrics
- Bias
- Calibration
- Canary metrics
- Classification metrics
- Accuracy
- Precision and recall
- AUC ROC
- Precision/recall curves
- Regression metrics
- Mean squared error and mean absolute error
- Log loss
- Operationalizing Verification and Evaluation
- Conclusion
- 6. Fairness, Privacy, and Ethical ML Systems
- Fairness (a.k.a. Fighting Bias)
- Definitions of Fairness
- Reaching Fairness
- Fairness as a Process Rather than an Endpoint
- A Quick Legal Note
- Fairness (a.k.a. Fighting Bias)
- Privacy
- Methods to Preserve Privacy
- Technical measures
- Institutional measures
- Methods to Preserve Privacy
- A Quick Legal Note
- Responsible AI
- Explanation
- Effectiveness
- Social and Cultural Appropriateness
- Responsible AI Along the ML Pipeline
- Use Case Brainstorming
- Data Collection and Cleaning
- Model Creation and Training
- Model Validation and Quality Assessment
- Model Deployment
- Products for the Market
- Conclusion
- 7. Training Systems
- Requirements
- Basic Training System Implementation
- Features
- Feature Store
- Model Management System
- Orchestration
- Job/process/resource scheduling system
- ML framework
- Quality Evaluation
- Monitoring
- General Reliability Principles
- Most Failures Will Not Be ML Failures
- Models Will Be Retrained
- Models Will Have Multiple Versions (at the Same Time!)
- Good Models Will Become Bad
- Data Will Be Unavailable
- Models Should Be Improvable
- Features Will Be Added and Changed
- Models Can Train Too Fast
- Resource Utilization Matters
- Utilization != Efficiency
- Outages Include Recovery
- Common Training Reliability Problems
- Data Sensitivity
- Example Data Problem at YarnIt
- Reproducibility
- Example Reproducibility Problem at YarnIt
- Compute Resource Capacity
- Example Capacity Problem at YarnIt
- Structural Reliability
- Organizational Challenges
- Ethics and Fairness Considerations
- Conclusion
- 8. Serving
- Key Questions for Model Serving
- What Will Be the Load to Our Model?
- What Are the Prediction Latency Needs of Our Model?
- Where Does the Model Need to Live?
- On a local machine
- On servers owned or managed by our organization
- In the cloud
- On-device
- What Are the Hardware Needs for Our Model?
- How Will the Serving Model Be Stored, Loaded, Versioned, and Updated?
- What Will Our Feature Pipeline for Serving Look Like?
- Key Questions for Model Serving
- Model Serving Architectures
- Offline Serving (Batch Inference)
- Advantages
- Disadvantages
- Offline Serving (Batch Inference)
- Online Serving (Online Inference)
- Advantages
- Disadvantages
- Model as a Service
- Advantages
- Disadvantages
- Serving at the Edge
- Advantages
- Disadvantages
- Choosing an Architecture
- Model API Design
- Testing
- Serving for Accuracy or Resilience?
- Scaling
- Autoscaling
- Caching
- Disaster Recovery
- Ethics and Fairness Considerations
- Conclusion
- 9. Monitoring and Observability for Models
- What Is Production Monitoring and Why Do It?
- What Does It Look Like?
- The Concerns That ML Brings to Monitoring
- Reasons for Continual ML Observabilityin Production
- What Is Production Monitoring and Why Do It?
- Problems with ML Production Monitoring
- Difficulties of Development Versus Serving
- A Mindset Change Is Required
- Best Practices for ML Model Monitoring
- Generic Pre-serving Model Recommendations
- Explainability and monitoring
- Generic Pre-serving Model Recommendations
- Training and Retraining
- Concrete recommendations
- Model Validation (Before Rollout)
- Fallbacks in validation
- Call to action
- Concrete recommendations
- Serving
- Model
- Case 1: Real-time actuals
- Case 2: Delayed actuals
- Case 3: Biased actuals
- Case 4: No/few actuals
- Other approaches
- Troubleshooting model performance metrics
- Model
- Data
- Drift
- Measuring drift
- Troubleshooting drift
- Data quality
- Categorical data
- Numerical data
- Measuring data quality
- Service
- Optimizing performance of the model
- Optimizing performance of the service
- Other Things to Consider
- SLOs in ML monitoring
- Monitoring across services
- Fairness in monitoring
- Privacy in monitoring
- Business impact
- Dense data types (image, video, text documents, audio, and so on)
- High-Level Recommendations for Monitoring Strategy
- Conclusion
- 10. Continuous ML
- Anatomy of a Continuous ML System
- Training Examples
- Training Labels
- Filtering Out Bad Data
- Feature Stores and Data Management
- Updating the Model
- Pushing Updated Models to Serving
- Anatomy of a Continuous ML System
- Observations About Continuous ML Systems
- External World Events May Influence Our Systems
- Models Can Influence Their Own Training Data
- Temporal Effects Can Arise at Several Timescales
- Emergency Response Must Be Done in Real Time
- Stop training
- Fall back
- Roll back
- Remove bad data
- Roll through
- Choosing a response strategy
- Organizational considerations
- New Launches Require Staged Ramp-ups and Stable Baselines
- Models Must Be Managed Rather Than Shipped
- Continuous Organizations
- Rethinking Noncontinuous ML Systems
- Conclusion
- 11. Incident Response
- Incident Management Basics
- Life of an Incident
- Incident Response Roles
- Incident Management Basics
- Anatomy of an ML-Centric Outage
- Terminology Reminder: Model
- Story Time
- Story 1: Searching but Not Finding
- Stages of ML incident response for story 1
- Story 1: Searching but Not Finding
- Story 2: Suddenly Useless Partners
- Stages of ML incident response for story 2
- Story 3: Recommend You Find New Suppliers
- Stages of ML incident response for story 3
- ML Incident Management Principles
- Guiding Principles
- Model Developer or Data Scientist
- Preparation
- Incident handling
- Continuous improvement
- Software Engineer
- Preparation
- Incident handling
- Continuous improvement
- ML SRE or Production Engineer
- Preparation
- Incident handling
- Continuous improvement
- Product Manager or Business Leader
- Preparation
- Incident handling
- Continuous improvement
- Special Topics
- Production Engineers and ML Engineering Versus Modeling
- The Ethical On-Call Engineer Manifesto
- Impact
- Cause
- Troubleshooting
- Solutions and a call to action
- Conclusion
- 12. How Product and ML Interact
- Different Types of Products
- Agile ML?
- ML Product Development Phases
- Discovery and Definition
- Business Goal Setting
- MVP Construction and Validation
- Model and Product Development
- Deployment
- Support and Maintenance
- Build Versus Buy
- Models
- Generic use cases
- Companys data initiatives
- Models
- Data Processing Infrastructure
- End-to-End Platforms
- Scoring Approach for Making the Decision
- Making the Decision
- Sample YarnIt Store Features Powered by ML
- Showcasing Popular Yarns by Total Sales
- Recommendations Based on Browsing History
- Cross-selling and Upselling
- Content-Based Filtering
- Collaborative Filtering
- Conclusion
- 13. Integrating ML into Your Organization
- Chapter Assumptions
- Leader-Based Viewpoint
- Detail Matters
- ML Needs to Know About the Business
- The Most Important Assumption You Make
- The Value of ML
- Chapter Assumptions
- Significant Organizational Risks
- ML Is Not Magic
- Mental (Way of Thinking) Model Inertia
- Surfacing Risk Correctly in Different Cultures
- Siloed Teams Dont Solve All Problems
- Implementation Models
- Remembering the Goal
- Greenfield Versus Brownfield
- ML Roles and Responsibilities
- How to Hire ML Folks
- Organizational Design and Incentives
- Strategy
- Structure
- Processes
- Rewards
- People
- A Note on Sequencing
- Conclusion
- 14. Practical ML Org Implementation Examples
- Scenario 1: A New Centralized ML Team
- Background and Organizational Description
- Process
- Rewards
- People
- Default Implementation
- Scenario 1: A New Centralized ML Team
- Scenario 2: Decentralized ML Infrastructure and Expertise
- Background and Organizational Description
- Process
- Rewards
- People
- Default Implementation
- Scenario 3: Hybrid with Centralized Infrastructure/Decentralized Modeling
- Background and Organizational Description
- Process
- Rewards
- People
- Default Implementation
- Conclusion
- 15. Case Studies: MLOps in Practice
- 1. Accommodating Privacy and Data Retention Policies in ML Pipelines
- Background
- Problem and Resolution
- Challenge 1: Which dialects?
- Solution: Get rid of the concept of dialects!
- Challenge 2: Racing the clock
- Solutions (and new challenges!)
- Takeaways
- 1. Accommodating Privacy and Data Retention Policies in ML Pipelines
- 2. Continuous ML Model Impacting Traffic
- Background
- Problem and Resolution
- Takeaways
- 3. Steel Inspection
- Background
- Problem and Resolution
- Takeaways
- 4. NLP MLOps: Profiling and Staging Load Test
- Background
- Problem and Resolution
- An improved process for benchmarking
- Takeaways
- 5. Ad Click Prediction: Databases Versus Reality
- Background
- Problem and Resolution
- Takeaways
- 6. Testing and Measuring Dependencies in ML Workflow
- Background
- Problem and Resolution
- Building the regression-testing sandbox
- Monitoring for regression
- Takeaways
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
The way developers design, build, and run software has changed significantly with the evolution of microservices and containers. These modern architectures offer new distributed primitives that require a different set of practices than many developers, tech leads, and architects are accustomed to...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
What is eBPF? With this revolutionary technology, you can write custom code that dynamically changes the way the kernel behaves. It's an extraordinary platform for building a whole new generation of security, observability, and networking tools.This practical book is ideal for developers, system ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
194.65 zł
229.00 zł(-15%) -
Learn how to build end-to-end scalable machine learning solutions with Apache Spark. With this practical guide, author Adi Polak introduces data and ML practitioners to creative solutions that supersede today's traditional methods. You'll learn a more holistic approach that takes you beyond speci...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
Combing the web is simple, but how do you search for data at work? It's difficult and time-consuming, and can sometimes seem impossible. This book introduces a practical solution: the data catalog. Data analysts, data scientists, and data engineers will learn how to create true data discovery in ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
This updated edition of the Nutshell guide not only helps experienced Java programmers get the most out of versions through Java 17, it also serves as a learning path for new developers. Chock-full of examples that demonstrate how to take complete advantage of modern Java APIs and development bes...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
Get started with Ray, the open source distributed computing framework that simplifies the process of scaling compute-intensive Python workloads. With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. Y...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
Remove your doubts about AI and explore how this technology can be future-proofed using blockchain's smart contracts and tamper-evident ledgers. With this practical book, system architects, software engineers, and systems solution specialists will learn how enterprise blockchain provides permanen...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
FinOps brings financial accountability to the variable spend model of cloud. Used by the majority of global enterprises, this management practice has grown from a fringe activity to the de facto discipline managing cloud spend. In this book, authors J.R. Storment and Mike Fuller outline the proce...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intu...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
Why is it difficult for so many companies to get digital identity right? If you're still wrestling with even simple identity problems like modern website authentication, this practical book has the answers you need. Author Phil Windley provides conceptual frameworks to help you make sense of all ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
194.65 zł
229.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Reliable Machine Learning Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.