• Livres
  • IA et ML
  • MLOps
  • Création de Pipelines de Machine Learning : Automatisation des Cycles de Vie des Modèles avec TensorFlow
Création de Pipelines de Machine Learning : Automatisation des Cycles de Vie des Modèles avec TensorFlow
A

Création de Pipelines de Machine Learning : Automatisation des Cycles de Vie des Modèles avec TensorFlow

MLOps
TensorFlow MLOps machine learning pipelines TensorFlow Extended model lifecycle automation data validation production deployment
Auteur
Hannes Hapke, Catherine Nelson
Éditeur
O’Reilly Media
Année
2020
Langue
Anglais
38
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Réseaux de neurones avec TensorFlow et Keras : Entraînement, modèles génératifs et apprentissage par renforcement

Réseaux de neurones avec TensorFlow et Keras : Entraînement, modèles génératifs et apprentissage par renforcement

Philip Hua

Apprendre TensorFlow 2.0 : Implémenter des modèles de Machine Learning et de Deep Learning avec Python

Apprendre TensorFlow 2.0 : Implémenter des modèles de Machine Learning et de Deep Learning avec Python

Pramod Singh, Avinash Manure

Machine Learning Pratique avec Scikit-Learn, Keras & TensorFlow : Concepts, Outils et Techniques pour Construire des Systèmes Intelligents

Machine Learning Pratique avec Scikit-Learn, Keras & TensorFlow : Concepts, Outils et Techniques pour Construire des Systèmes Intelligents

Aurélien Géron

Machine Learning et Data Science pour la Finance : De la Construction de Stratégies de Trading aux Robo-Advisors avec Python

Machine Learning et Data Science pour la Finance : De la Construction de Stratégies de Trading aux Robo-Advisors avec Python

Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

TensorFlow pour le Deep Learning : De la Régression Linéaire à l'Apprentissage par Renforcement

TensorFlow pour le Deep Learning : De la Régression Linéaire à l'Apprentissage par Renforcement

Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

Algorithmes d'apprentissage automatique utilisant les environnements Scikit et TensorFlow

Algorithmes d'apprentissage automatique utilisant les environnements Scikit et TensorFlow

Puvvadi Baby Maruthi, Smrity Prasad, Amit Kumar Tyagi

IA et ML pour les codeurs en PyTorch : Un guide du codeur pour l'IA générative et l'apprentissage automatique

IA et ML pour les codeurs en PyTorch : Un guide du codeur pour l'IA générative et l'apprentissage automatique

Laurence Moroney

Générative IA sur Kubernetes : Opérationnalisation des grands modèles de langage

Générative IA sur Kubernetes : Opérationnalisation des grands modèles de langage

Roland Huß, Daniele Zonca

Apprendre l'AutoML : Automatiser les pipelines de ML avec AutoGluon, les principaux frameworks et l'intégration en conditions réelles

Apprendre l'AutoML : Automatiser les pipelines de ML avec AutoGluon, les principaux frameworks et l'intégration en conditions réelles

Kerem Tomak

Développement d'applications de vision par ordinateur avec des réseaux de neurones artificiels : Exemples avec OpenCV et TensorFlow en Python, Deuxième édition

Développement d'applications de vision par ordinateur avec des réseaux de neurones artificiels : Exemples avec OpenCV et TensorFlow en Python, Deuxième édition

Shamshad Ansari