Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.63
  • Рейтинг покупателей 3.38
  • Рейтинг экспертов 4.86
  • Качество материалов 4.39
  • Надежность 4.66
  • Простота в использовании 4.98
  • Ремонтопригодность 4.73
  • Эффективность выполнения своих функций 4.73
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.63
  • Безопасность для пользователя4.86
  • Внешний вид 4.38
  • Удобство в уходе и чистке 4.97
  • Экологическая безопасность 4.82
  • Гарантия на товар 4.99
  • Соответствие стандартам качества 4.68
  • Инновационные технологии 4.90
  • Хит продаж 4.63
  • Скорость морального устаревания 4.37
  • Энергоэффективность 4.78
  • Универсальность использования 4.36
  • Наличие дополнительных функций 4.92
  • Соотношение цена-качество 3.89
  • Практичность и удобство хранения 4.36
  • Стабильность работы в различных условиях 4.28
  • Возможность персонализации 4.06
  • Ликвидность 4.76
  • Индекс рекомендаций 3.99
В настоящее время компании тратят миллиарды долларов на проекты машинного обучения (МО), но эти средства могут быть потрачены впустую, если при этом не используется эффективное развертывание моделей МО. Перед вами практическое руководство, написанное Х. Хапке и К. Нельсон, с которым вы смело можете отправляться в путь по всем этапам автоматизации конвейера МО, построенного на основе экосистемы TensorFlow. Вы познакомитесь с методами и инструментами, которые существенно сократят время развертывания (с нескольких дней до нескольких минут), чтобы вы могли сосредоточиться на разработке новых моделей, а не на поддержке устаревших систем. Специалисты по анализу данных, инженеры по МО и инженеры DevOps узнают, как выйти за рамки простой разработки моделей и успешно реализовать свои проекты в области науки о данных, а менеджеры лучше поймут, как можно существенно сократить сроки, необходимые для реализации подобных проектов.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow продается в интернет-магазине Лабиринт
Эксперт: Роман Петров, консультант по маркетплейсам
Дата рецензии: 6 августа 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • Курьерская доставка в г. Москва;
    • Самовывоз из пункта выдачи.

Оплата заказа

  • Наличный расчет, оплата подарочным сертификатом, через мобильный телефон, наложенный платеж, предоплата на счет, электронные формы оплаты, пластиковые карты, баланс.
  • Наименование: ООО «Лабиринт.РУ»
  • ИНН: 7728644571

Часто задаваемые вопросы

Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Заказ может быть доставлен курьерской службой, транспортными компаниями, Почтой России. Возможен самовывоз из пунктов выдачи и постаматов. Способ доставки выбирается при оформлении заказа.
Сроки доставки зависят от региона. Обычно это от 1 до 7 рабочих дней. Транспортировка в отдаленные регионы или позиций "под заказ" может достигать до 1 месяца. Точную информацию можно уточнить в карточке товара или у менеджера.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителя» вы можете вернуть товар в течение 14 дней, если он не был в употреблении и сохранена упаковка.
Да, на большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории