Libros — MLOps

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Data Engineering para pipelines de Machine Learning: desde bibliotecas de Python hasta pipelines de ML y plataformas en la nube

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A

Pavan Kumar Narayanan

IA y ML
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IA Generativa Práctica: Del Concepto a la Implementación: Construcción e Implementación de Soluciones Éticas Impulsadas por IA

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A

Pramod Singh, James McKeone

IA y ML
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Generative AI en Kubernetes: Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande

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A

Roland Huß, Daniele Zonca

IA y ML
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Aprendiendo AutoML: Automatizando Pipelines de ML con AutoGluon, Principales Frameworks e Integración en el Mundo Real

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A

Kerem Tomak

IA y ML
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Ingeniería de Plataformas de Machine Learning: Construye una plataforma interna para desarrolladores de sistemas de ML e IA

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A

Benjamin Tan Wei Hao, Shanoop Padmanabhan, Varun Mallya

IA y ML
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El Programador Pragmático para Aprendizaje Automático: Ingeniería de Soluciones Analíticas y de Ciencia de Datos

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A

Marco Scutari, Mauro Malvestio

IA y ML
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Machine Learning en Producción: Domina el arte de entregar soluciones robustas de Machine Learning con MLOps

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A

Suhas Pote

IA y ML
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Diseño de Sistemas de Aprendizaje Automático: Con Ejemplos de Extremo a Extremo

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A

Valerii Babushkin, Arseny Kravchenko

IA y ML
RU
Creación de aplicaciones de aprendizaje automático: de la idea al producto

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A

Эммануэль Амейзен

IA y ML
RU
Introducción práctica a las principales bibliotecas y frameworks de Python (con ejemplos de código)

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B

Мурат Дурмус

IA y ML
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Diseño de Sistemas de Aprendizaje Automático: Un Proceso Iterativo para Aplicaciones Listas para Producción

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A

Chip Huyen

IA y ML
RU
Diseño de sistemas de aprendizaje automático

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A

Чип Хьюен (Chip Huyen)

IA y ML
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Arquitectura de Sistemas de Software de IA: Creación de sistemas de IA robustos y escalables para el desarrollo de software moderno

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A

Richard D Avila, Imran Ahmad

IA y ML
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TensorFlow en Acción

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A

Thushan Ganegedara

IA y ML
RU
Python y DevOps: La clave para la automatización de Linux

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A

Ной Гифт, Кеннеди Берман, Альфредо Деза, Григ Георгиу

DevOps e Infraestructura
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Diseño de Sistemas de Aprendizaje Profundo: Una Guía para Ingenieros de Software

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A

Chi Wang, Donald Szeto, Yan Xue

IA y ML
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MLOps con Ray: Mejores Prácticas y Estrategias para Adoptar Operaciones de Aprendizaje Automático

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A

Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang

IA y ML
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Manual del Ingeniero de LLM: Domina el arte de la ingeniería de modelos de lenguaje grandes desde el concepto hasta la producción

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A

Paul Iusztin, Maxime Labonne

IA y ML
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Construyendo Pipelines de Aprendizaje Automático: Automatizando Ciclos de Vida de Modelos con TensorFlow

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A

Hannes Hapke, Catherine Nelson

IA y ML
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Fundamentos de Python para Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

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A

Pramod Gupta, Anupam Bagchi

IA y ML
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Desplegar Modelos de Aprendizaje Automático en Producción: Con Flask, Streamlit, Docker y Kubernetes en Google Cloud Platform

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A

Pramod Singh

IA y ML
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Kit de Ciclo de Vida MLOps: Una Hoja de Ruta de Ingeniería de Software para Diseñar, Implementar y Escalar Sistemas Estocásticos

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A

Dayne Sorvisto

IA y ML
EN
Aprendizaje Automático Práctico en Databricks

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A

Debu Sinha

IA y ML
RU
Desarrollo de pipelines de aprendizaje automático. Automatización de ciclos de vida de modelos con TensorFlow

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A

Хапке Х., Нельсон К.

IA y ML