Makine Öğrenmesi Sistemleri Tasarlamak: Üretime - Hazır Uygulamalar İçin Yinelemeli Bir Süreç
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| Yayu0131ncu0131 | Buzdau011fu0131 Yayu0131nevi |
| Yayu0131nlanma Tarihi | 3 Mayu0131s 2024 |
| Basku0131 | 1. |
| Dil | Tu00fcrku00e7e |
| Basku0131 Uzunluu011fu | 416 sayfa |
| ISBN-10 | 6259855230 |
| ISBN-13 | 978-6259855233 |
| Boyutlar | 16.5 x 24 x 2.5 cm |
À qui est-ce destiné ?
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Data Scientists
Ideal for data scientists looking to enhance their skills in creating production-ready machine learning systems iteratively.
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Machine Learning Engineers
Beneficial for ML engineers needing a structured approach to deploy machine learning applications efficiently and effectively.
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AI Researchers
Useful for AI researchers focused on practical implementations and iterative processes in real-world machine learning applications.
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Beginners
Not suitable for beginners lacking foundational knowledge in machine learning concepts and systems.
DESCRIPTION DU PRODUIT
Makine Öğrenmesi Sistemleri Tasarlamak: Üretime - Hazır Uygulamalar İçin Yinelemeli Bir Süreç
Questions et réponses des clients
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question:
What is the main focus of the book?
répondre: The book focuses on designing reliable, scalable, and adaptable machine learning systems. -
question:
Who is the author of the book?
répondre: The author is Chip Huyen, co-founder of Claypot AI. -
question:
What benefits does this book offer to machine learning practitioners?
répondre: The book provides a framework for making informed design decisions, automating model processes, and ensuring responsible AI development.
Chip Huyen Editorial Review
Makine Öğrenmesi Sistemleri Tasarlamak: Üretime - Hazır Uygulamalar İçin Yinelemeli Bir Süreç, Buzdağı Yayınları tarafından 3 Mayıs 2024'te yayımlanmıştır. 416 sayfa olan bu kitap, Türkçe dilinde hazırlanmıştır ve makine öğrenmesi konularında derinlemesine bilgi sunmayı hedeflemektedir. Kullanıcılar, eğitim ve uygulama aşamalarında karşılaştıkları sorunlara çözüm bulmak için pratik yöntemler öğrenebilirler. Kitabın sayfa uzunluğu ve düzeni, okuyucunun konuları kolaylıkla takip etmesini sağlıyor.
Avis et évaluations clients
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Avantages
- Kapsamlı makine öğrenmesi bilgisi sunar
- Pratik uygulamalara odaklanıyor
- Türkçe dilinde erişim kolaylığı sağlar
- Geliştiriciler için yararlı kaynak
- Yüksek kaliteli yayıncılığa sahiptir
Les inconvénients
- Hedef kitle için yeterince ileri düzey olabilir
CONFIANCE EN LA PLATEFORME & PROTECTION DE L'ACHETEUR
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Caractéristiques et avantages
- Learn a holistic approach to designing reliable machine learning systems.
- Make informed design decisions through real case studies.
- Automate the continuous development and updating of models.
- Develop effective monitoring systems for production problems.
- Create a flexible machine learning platform adaptable to various scenarios.
- Build responsible and sustainable machine learning systems.
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