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Machine Learning Engineering
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Detalles de producto
| Publisher | True Positive Inc. |
| Publication date | September 8, 2020 |
| Language | English |
| Print length | 310 pages |
| ISBN-10 | 1777005469 |
| ISBN-13 | 978-1777005467 |
| Item Weight | 2.06 pounds (930 grams) |
| Dimensions | 7.5 x 1 x 9.25 inches (19.1 x 2.5 x 23.5 cm) |
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Machine Learning Engineering
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Software Development Editorial Review
** Machine Learning Engineering** Machine Learning Engineering by Andriy Burkov builds upon the foundational knowledge established in his earlier work, The 100 Page Machine Learning Book. This new release excels in addressing the often-overlooked aspects of deploying machine learning models, focusing on the engineering principles that are crucial for success in real-world applications. Readers have praised the book for its practical insights, particularly in sections that clarify when machine learning is appropriate, ultimately saving practitioners time and effort by outlining clear criteria for decision-making. The book is especially regarded by individuals transitioning from data science to machine learning engineering roles. Experienced professionals have found it to be an invaluable resource, filled with clear examples that enhance their understanding of complex topics and reinforce their existing knowledge. The compact format of the book does not detract from its depth, making it an attractive option for those who prefer concise yet comprehensive material. Burkov's ability to demystify the machine learning lifecycle and articulate the necessary steps to move models to production has been widely commended. Many readers recommend this work not only for its instructive nature but also for the way it serves as an essential reference guide for ongoing learning and application. Overall, Machine Learning Engineering is viewed as a must-read for anyone interested in leveraging machine learning to solve business problems effectively. **
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ventajas
- Comprehensive coverage of machine learning engineering principles.
- Clear guidance on when to use machine learning versus other solutions.
- Practical insights beneficial for transitioning data scientists.
- Concise yet in-depth treatment of complex topics.
- Valuable reinforcement for experienced practitioners.
- Well-received as a companion volume to The 100 Page Machine Learning Book.
Contras
- May be too basic for seasoned experts seeking advanced content.
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