{"product_id":"kubeflow-for-machine-learning-from-lab-to-production-9781492050124","title":"Kubeflow para aprendizaje automático: del laboratorio a la producción","description":"\u003cp\u003eSi estás entrenando un modelo de aprendizaje automático pero no estás seguro de cómo ponerlo en producción, este libro te ayudará a lograrlo. Kubeflow ofrece una colección de herramientas nativas de la nube para diferentes etapas del ciclo de vida de un modelo, desde la exploración de datos, la preparación de características y el entrenamiento del modelo hasta la publicación del modelo. Esta guía ayuda a los científicos de datos a crear implementaciones de aprendizaje automático de calidad de producción con Kubeflow y muestra a los ingenieros de datos cómo hacer que los modelos sean escalables y confiables.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eA lo largo del libro, los autores Holden Karau, Trevor Grant, Ilan Filonenko, Richard Liu y Boris Lublinsky explican, utilizando ejemplos, cómo usar Kubeflow para entrenar y servir sus modelos de aprendizaje automático sobre Kubernetes en la nube o en un entorno de desarrollo local.\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eComprender el diseño de Kubeflow, sus componentes principales y los problemas que resuelve\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprender las diferencias entre Kubeflow en diferentes tipos de clústeres\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEntrenar modelos usando Kubeflow con herramientas populares como Scikit-learn, TensorFlow y Apache Spark\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMantener su modelo actualizado con Kubeflow Pipelines\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprender cómo capturar metadatos de entrenamiento de modelos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplorar cómo extender Kubeflow con herramientas adicionales de código abierto\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUsar el ajuste de hiperparámetros para el entrenamiento\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAprender a servir su modelo en producción\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-5754644\"\u003eTrevor Grant\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-7317280\"\u003eHolden Karau\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-4199096\"\u003eBoris Lublinsky\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e O'Reilly Media\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 03\/11\/2020\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 264\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 0.94lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.19h x 7.00w x 0.55d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781492050124\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1492050121\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM094000\"\u003eCiencia de datos | Aprendizaje automático\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051300\"\u003eProgramación | Algoritmos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eTrevor Grant es miembro de la Apache Software Foundation y participa activamente en los proyectos Apache Mahout, Apache Streams y Community Development. A menudo experimenta y ocasionalmente documenta sus (des)aventuras en www.rawkintrevo.org. Antes, era un orador internacional sobre tecnología, pero ahora se enfoca principalmente en la escritura. Trevor desea agradecer a IBM por su continuo patrocinio de sus esfuerzos artísticos. Vive en Chicago porque es la mejor ciudad del planeta, con comida, parques y cultura de clase mundial, y porque los cielos nunca son naranjas.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eHolden Karau es una persona transgénero canadiense, miembro de la Apache Spark, miembro de la Apache Software Foundation y una activa colaboradora de código abierto. También extiende su pasión por construir comunidad con proyectos de la industria como Scaling for Python for ML y la enseñanza de computación distribuida a niños. Como ingeniera de software, ha trabajado en una variedad de problemas de computación distribuida, búsqueda y clasificación en Google, IBM, Alpine, Databricks, Foursquare y Amazon. Se graduó de la Universidad de Waterloo con una licenciatura en matemáticas en ciencias de la computación. Fuera del software, le gusta jugar con fuego, soldar, andar en scooter, comer poutine y bailar.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eBoris Lublinsky es arquitecto principal en Lightbend. Boris tiene más de 25 años de experiencia en arquitectura empresarial y técnica, e ingeniería de software. Es un miembro activo del comité OASIS SOA RM, coautor de Applied SOA: Service-Oriented Architecture and Design Strategies (Wiley) y autor de numerosos artículos sobre Arquitectura, Programación, Big Data, SOA y BPM.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eRichard Liu es Ingeniero de Software Senior en Waymo, donde se enfoca en construir una plataforma de aprendizaje automático para autos autónomos. Anteriormente, trabajó en Microsoft Azure y Google Cloud. Es uno de los principales mantenedores del proyecto Kubeflow y ha dado varias charlas en KubeCon. Posee una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad de California, San Diego.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eIlan Filonenko es miembro del equipo de Infraestructura de Ciencia de Datos en Bloomberg, donde ha diseñado e implementado sistemas distribuidos tanto a nivel de aplicación como de infraestructura. Anteriormente, Ilan fue consultor de ingeniería y líder técnico en varias startups y divisiones de investigación en múltiples verticales de la industria, incluyendo medicina, hostelería, finanzas y música. Contribuye activamente a proyectos de código abierto, principalmente Apache Spark y KFServing de Kubeflow. Es uno de los principales contribuyentes de Spark en Kubernetes, centrándose principalmente en la mezcla remota y la seguridad de HDFS, y en el servicio de modelos múltiples en KFServing. La investigación de Ilan se ha centrado en técnicas algorítmicas, de software y hardware para el aprendizaje automático de alto rendimiento, con énfasis en la optimización de algoritmos estocásticos y la gestión de modelos.\u003c\/p\u003e","brand":"O'Reilly Media","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42684336931053,"sku":"9781492050124","price":49.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_96182f4f-bf84-4d49-b41e-74efb826690a.jpg?v=1649753722","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/kubeflow-for-machine-learning-from-lab-to-production-9781492050124","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}