Livros — MLOps

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Data Engineering para pipelines de Machine Learning: de bibliotecas Python a pipelines de ML e plataformas em nuvem

Data Engineering para pipelines de Machine Learning: de bibliotecas Python a pipelines de ML e plataformas em nuvem

A

Pavan Kumar Narayanan

IA e ML
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IA Generativa Prática: Do Conceito à Implantação: Construindo e Implantando Soluções Éticas Baseadas em IA

IA Generativa Prática: Do Conceito à Implantação: Construindo e Implantando Soluções Éticas Baseadas em IA

A

Pramod Singh, James McKeone

IA e ML
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IA Generativa no Kubernetes: Operacionalizando Modelos de Linguagem de Grande Escala

IA Generativa no Kubernetes: Operacionalizando Modelos de Linguagem de Grande Escala

A

Roland Huß, Daniele Zonca

IA e ML
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Aprendendo AutoML: Automatizando Pipelines de ML com AutoGluon, Principais Frameworks e Integração no Mundo Real

Aprendendo AutoML: Automatizando Pipelines de ML com AutoGluon, Principais Frameworks e Integração no Mundo Real

A

Kerem Tomak

IA e ML
EN
Engenharia de Plataforma de Machine Learning: Construa uma plataforma interna de desenvolvedor para sistemas de ML e IA

Engenharia de Plataforma de Machine Learning: Construa uma plataforma interna de desenvolvedor para sistemas de ML e IA

A

Benjamin Tan Wei Hao, Shanoop Padmanabhan, Varun Mallya

IA e ML
EN
O Programador Pragmático para Aprendizado de Máquina: Engenharia de Soluções Analíticas e de Ciência de Dados

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A

Marco Scutari, Mauro Malvestio

IA e ML
EN
Machine Learning em Produção: Domine a arte de entregar soluções robustas de Machine Learning com MLOps

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A

Suhas Pote

IA e ML
EN
Design de Sistemas de Machine Learning: Com Exemplos de Ponta a Ponta

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A

Valerii Babushkin, Arseny Kravchenko

IA e ML
RU
Criação de aplicativos de aprendizado de máquina: da ideia ao produto

Criação de aplicativos de aprendizado de máquina: da ideia ao produto

A

Эммануэль Амейзен

IA e ML
RU
Introdução Prática às Principais Bibliotecas e Frameworks do Python (com exemplos de código)

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B

Мурат Дурмус

IA e ML
EN
Projetando Sistemas de Aprendizado de Máquina: Um Processo Iterativo para Aplicações Prontas para Produção

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A

Chip Huyen

IA e ML
RU
Projeto de Sistemas de Aprendizado de Máquina

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A

Чип Хьюен (Chip Huyen)

IA e ML
EN
Arquitetura de Sistemas de Software de IA: Criando sistemas de IA robustos e escaláveis para o desenvolvimento de software moderno

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A

Richard D Avila, Imran Ahmad

IA e ML
EN
TensorFlow em Ação

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A

Thushan Ganegedara

IA e ML
RU
Python e DevOps: A Chave para a Automação Linux

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A

Ной Гифт, Кеннеди Берман, Альфредо Деза, Григ Георгиу

DevOps e Infraestrutura
EN
Projetando Sistemas de Aprendizado Profundo: Um Guia para Engenheiros de Software

Projetando Sistemas de Aprendizado Profundo: Um Guia para Engenheiros de Software

A

Chi Wang, Donald Szeto, Yan Xue

IA e ML
EN
MLOps com Ray: Melhores Práticas e Estratégias para Adoção de Operações de Machine Learning

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A

Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang

IA e ML
EN
Manual do Engenheiro de LLM: Domine a arte de engenharia de modelos de linguagem grandes, do conceito à produção

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A

Paul Iusztin, Maxime Labonne

IA e ML
EN
Construindo Pipelines de Aprendizado de Máquina: Automatizando Ciclos de Vida de Modelos com TensorFlow

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A

Hannes Hapke, Catherine Nelson

IA e ML
EN
Fundamentos de Python para Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

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A

Pramod Gupta, Anupam Bagchi

IA e ML
EN
Implante Modelos de Aprendizado de Máquina em Produção: Com Flask, Streamlit, Docker e Kubernetes no Google Cloud Platform

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A

Pramod Singh

IA e ML
EN
Kit de Ciclo de Vida MLOps: Um Roteiro de Engenharia de Software para Projetar, Implantar e Escalar Sistemas Estocásticos

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A

Dayne Sorvisto

IA e ML
EN
Aprendizado de Máquina Prático no Databricks

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A

Debu Sinha

IA e ML
RU
Desenvolvimento de pipelines de aprendizado de máquina. Automação de ciclos de vida de modelos com TensorFlow

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A

Хапке Х., Нельсон К.

IA e ML