{"product_id":"machine-learning-engineering-with-python-second-edition-manage-the-lifecycle-of-machine-learning-models-using-mlops-with-practical-examples-9781837631964","title":"Ingeniería de aprendizaje automático con Python - Segunda edición: gestione el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático usando MLOps con ejemplos prácticos","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eTransforme sus proyectos de aprendizaje automático en implementaciones exitosas con esta guía práctica sobre cómo construir y escalar soluciones que resuelvan problemas del mundo real.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eIncluye un nuevo capítulo sobre IA generativa y grandes modelos de lenguaje (LLM) y la construcción de un pipeline que aprovecha los LLM usando LangChain.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCaracterísticas clave:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eEsta segunda edición profundiza en temas clave de aprendizaje automático, CI\/CD y diseño de sistemas.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplore las prácticas centrales de MLOps, como la gestión de modelos y el monitoreo del rendimiento.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConstruya ejemplos de extremo a extremo de microservicios y pipelines de ML desplegables usando AWS y herramientas de código abierto.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDescripción del libro:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eMachine Learning Engineering with Python, 2.ª edición, es la guía práctica que los ingenieros de MLOps y ML necesitan para construir soluciones robustas para resolver problemas del mundo real, brindándole las habilidades y el conocimiento que necesita para mantenerse a la vanguardia en este campo en rápida evolución.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEl libro adopta un enfoque práctico y centrado en ejemplos, proporcionando conceptos técnicos esenciales, patrones de implementación y metodologías de desarrollo. Pasará de comprender los pasos clave del ciclo de vida del desarrollo del aprendizaje automático a construir e implementar soluciones robustas de aprendizaje automático. Una vez que domine los conceptos básicos, se familiarizará con las arquitecturas de implementación y descubrirá métodos para escalar sus soluciones.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEsta edición profundiza en la ingeniería de ML y MLOps, con un enfoque más nítido en ML. Llevará CI\/CD más allá con capacitación y pruebas continuas y profundizará en la deriva de datos y conceptos.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eCon un nuevo capítulo de IA generativa, explore Hugging Face, PyTorch y GitHub Copilot, y consuma un LLM a través de una API usando LangChain. También cubrirá consideraciones de aprendizaje profundo con respecto al flujo de trabajo, hardware y escalado de cargas de trabajo, así como la orquestación de flujos de trabajo con Airflow y Kafka. Y aproveche ZenML como una opción de código abierto para canalizar flujos de datos, y lleve la implementación más allá con implementaciones canary, blue y green.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLo que aprenderá:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003ePlanificar y gestionar las etapas de los proyectos de desarrollo de aprendizaje automático.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplore ANN, DNN y LLM, y familiarícese con el auge de la IA generativa en MLOps.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUse Python para empaquetar sus propias herramientas de ML y escalar soluciones con Apache Spark, Kubernetes y Apache Airflow.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUse AutoML para el ajuste de hiperparámetros.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDetecte la deriva y construya mecanismos robustos en sus soluciones.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePotencie su manejo de errores con flujos de control robustos y escaneo de vulnerabilidades.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAloje y construya un microservicio de ML usando AWS y Flask.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eA quién va dirigido este libro:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste libro está diseñado para ingenieros de MLOps y ML, científicos de datos y desarrolladores de software que desean construir soluciones robustas que utilicen el aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. Si no es desarrollador, pero desea administrar o comprender el ciclo de vida del producto de estos sistemas, también encontrará este libro útil. Asume un conocimiento básico de los conceptos de aprendizaje automático y una experiencia intermedia en programación en Python. Con su enfoque en habilidades prácticas y ejemplos del mundo real, este libro es un recurso esencial para cualquiera que busque avanzar en su carrera de ingeniería de aprendizaje automático.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-8282467\"\u003eAndrew McMahon\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Packt Publishing\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 31\/08\/2023\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 462\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.74 lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.25h x 7.50w x 0.93d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781837631964\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1837631964\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\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM037000\"\u003eTeoría de Máquinas\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM059000\"\u003eIngeniería Informática\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051240\"\u003eDesarrollo e Ingeniería de Software | Análisis y Diseño de Sistemas\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Packt Publishing","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44715685675245,"sku":"9781837631964","price":69.32,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_fb22e8b8-826e-48ae-ba88-8eb2ff3bb82a.jpg?v=1704127680","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/machine-learning-engineering-with-python-second-edition-manage-the-lifecycle-of-machine-learning-models-using-mlops-with-practical-examples-9781837631964","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}