المميزات والفوائد
- تعلم مهارات حل المشكلات العملية
- الغوص العميق في أساسيات ML
- استكشاف أفضل الممارسات لهندسة ML
- أتمتة عمليات التدريب والنشر
- إنشاء مكتبات مجمعة لتغليف منطق ML
- اختبر نفسك من خلال سيناريوهات العالم الحقيقي
- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- الكمبيوتر والتكنولوجيا /
- علوم الكمبيوتر /
- AI & Machine Learning /
- Neural Networks /
- هندسة التعلم الآلي مع Python: إدارة دورة حياة...
0 ratings
منتج #:
74233457
هندسة التعلم الآلي مع Python: إدارة دورة حياة نماذج التعلم الآلي باستخدام MLOps مع
منتج #:
74233457
LYD 390
تفاصيل السعر
باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )
*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا
0 ratings
اكتب رأيك
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول الجمعة, اغسطس 28
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
قم بتحويل مشاريع التعلم الآلي إلى عمليات نشر ناجحة باستخدام هذا الدليل العملي حول كيفية بناء وتوسيع نطاق الحلول التي تحل مشاكل العالم الحقيقي
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
مايفيد
دليل MLOps العملي
يقدم هذا الكتاب أمثلة واقعية، مما يجعل مفاهيم MLOps المعقدة سهلة الوصول وقابلة للتطبيق، مما يمكّن القراء من إدارة دورة حياة نماذج التعلم الآلي بشكل فعال.
محتوى محدث
تتضمن الطبعة الثانية أحدث التطورات في التعلم الآلي وMLOps، مما يضمن حصول القراء على رؤى ذات صلة وحديثة حول ممارسات الصناعة.
التعلم الشامل
يغطي هذا الكتاب الموضوعات الأساسية والمتقدمة على حد سواء ، ويزود القراء بالمهارات اللازمة لتنفيذ حلول التعلم الآلي ومراقبتها وصيانتها في بيئات مختلفة.
تفاصيل المنتج
| الناشر | نشر Packt |
| تاريخ النشر | 31 أغسطس 2023 |
| الإصدار | الثانية |
| لغة | الإنجليزية |
| طول الطباعة | 462 صفحة |
| ردمك -10 | 1837631964 |
| ردمك -13 | 978-1837631964 |
| وزن العنصر | 1.74 جنيه (790 جرام) |
| الأبعاد | 7.5 × 1.05 × 9.25 بوصة ( 19.1 × 2.7 × 23.5 سم ) |
من يجب أن يشتري؟
-
طموحون في البيانات
سيستفيد أولئك الذين يدخلون هذا المجال من التعلم المنظم والأمثلة العملية لبناء المهارات الأساسية.
-
مهندسو ML
سيجد المحترفون الحاليون الذين يهدفون إلى تعزيز معرفتهم وسير عملهم MLOps رؤى وتقنيات قيمة.
-
مديري المشاريع
سيحصل الأفراد الذين يشرفون على مشاريع ML على فهم لدورة حياة النموذج وتكامل MLOps من أجل إدارة أفضل.
-
المبتدئين كاملة
قد يجد القراء الذين ليس لديهم معرفة مسبقة بالتعلم الآلي أن مفاهيم الكتاب متقدمة جدًا أو مربكة.
وصف المنتج
هندسة التعلم الآلي مع Python: إدارة دورة حياة نماذج التعلم الآلي باستخدام MLOps مع أمثلة عملية
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
What is 'Machine Learning Engineering with Python' about?
إجابه: The book 'Machine Learning Engineering with Python' focuses on effectively managing the lifecycle of machine learning models, particularly through the lens of MLOps. It provides a comprehensive guide on deploying, maintaining, and optimizing machine learning systems. Practical examples throughout the book help bridge the gap between theory and application. Whether you are a beginner or experienced in ML, the content is structured to enhance your understanding of model production and maintenance, making it an essential resource for anyone looking to implement ML solutions in real-world scenarios. -
سؤال:
Who is the target audience for this book?
إجابه: This book targets machine learning practitioners, data scientists, and software engineers looking to deepen their understanding of MLOps. It caters to both beginners and those with some experience in machine learning, making it a valuable resource for professionals seeking to streamline their model deployment and management processes. The content is designed to be practical, ensuring that readers can directly apply the concepts in their organizations or personal projects, facilitating a smooth transition from development to production. -
سؤال:
What practical examples does this book provide?
إجابه: The book offers a variety of practical examples that illustrate key concepts in managing machine learning models. These examples range from end-to-end project walkthroughs to real-case scenarios showcasing how to implement MLOps practices efficiently. Readers can expect to find step-by-step guides for deploying models, monitoring performance, and iterating designs based on real-world data. This hands-on approach not only makes the complex themes of ML more digestible but also prepares readers for the challenges they may encounter in their projects. -
سؤال:
How does this book differ from other machine learning books?
إجابه: Unlike many traditional machine learning books that focus heavily on algorithms and theory, 'Machine Learning Engineering with Python' emphasizes the lifecycle and operational aspects of ML models. This focus on MLOps as a discipline equips readers with a framework for deploying and managing their models effectively. The real-world examples and practical advice provided make it unique in helping professionals understand not just how to build models, but how to maintain and optimize them in production environments, setting it apart from more theoretical texts. -
سؤال:
What are the key topics covered in this edition?
إجابه: The 2nd edition covers an extensive range of topics crucial for machine learning engineering, including data preprocessing, model deployment, performance monitoring, and continuous integration & delivery in ML workflows. It also addresses the evolving landscape of tools and technologies in MLOps, such as cloud services and automated pipelines. Each topic is designed to provide readers with a thorough understanding of how to take ML models from development to deployment while ensuring scalability and reliability, making it a timely resource in the fast-paced field of AI. -
سؤال:
What are the prerequisites for reading this book?
إجابه: While the book is accessible to readers with basic Python programming skills, having a foundational understanding of machine learning concepts and practices is beneficial. Familiarity with libraries like Pandas, NumPy, and Scikit-learn will enhance comprehension. Those who have worked on machine learning projects will find it easier to grasp the operational aspects and practical applications discussed. This makes it ideal for professionals wanting to improve their skill set or students aiming to enter the field of machine learning engineering. -
سؤال:
How can I implement MLOps practices described in the book?
إجابه: To implement the MLOps practices described in the book, start by setting up an agile and collaborative environment in your organization. Use the provided frameworks and roadmaps to develop a structured pipeline for model training, deployment, and monitoring. The practical examples serve as templates to guide your implementations. For instance, you can begin with small-scale projects, gradually applying the principles of version control and automated testing as you gain confidence. This approach not only leads to improved model performance but also enhances team collaboration. -
سؤال:
Is there any online content that accompanies the book?
إجابه: Yes, the authors often provide supplementary materials and resources on their website or through online platforms associated with the book. These may include access to code examples, datasets for practice, and updates relevant to the latest trends in machine learning and MLOps. Engaging with the online content can enrich your learning experience by offering interactive elements that reinforce the concepts discussed in the book, making it easier to apply them to real-world situations. -
سؤال:
What are some common challenges faced in machine learning engineering?
إجابه: Common challenges in machine learning engineering include model deployment complexities, data quality issues, and maintaining model performance over time. Other obstacles often involve integration with existing systems and managing resource allocation efficiently. The book addresses these challenges by providing strategies to mitigate them, such as implementing robust data handling practices and establishing effective monitoring systems. By following the methodologies described in the text, readers can better navigate these challenges and improve the resilience and reliability of their ML systems. -
سؤال:
Where can I buy 'Machine Learning Engineering with Python'?
إجابه: You can purchase 'Machine Learning Engineering with Python: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples 2nd Edition' on Ubuy. Ubuy offers a reliable platform for acquiring the book, ensuring that you get your copy quickly and efficiently. Whether you're looking to improve your skills in machine learning engineering or seeking practical insights into MLOps, this edition is a great addition to your library.
Neural Networks Editorial Review
"Machine Learning Engineering with Python: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples" is a must-have book for anyone looking to improve their knowledge of machine learning. The book provides a detailed description of concepts and includes practical examples and screenshots to make it an interactive learning experience. One of the strengths of this book is that it is suitable for beginners, as it starts with definitions of career tracks and provides guidance on effective teamwork. It covers the entire lifecycle of MLOps, making it a valuable resource for those looking to kick-start their career in this field. The organization and table of contents are well-designed, and the preface accurately sets the tone for the rest of the book. The author's attention to detail and writing style provide assurance to the reader. The book can be divided into three acts - introduction, details, and full example. The introduction explains the basics of MLE and familiarizes the reader with the tools and languages used in this field. The second act provides in-depth details and examples, allowing the reader to grasp the content effectively. The final act brings together all the knowledge learned and presents a complete example. Overall, this book is well-written and serves as a great starting point for those interested in MLE. It is recommended to have prior knowledge of Python and ML techniques to fully benefit from the book's content.
مراجعات العملاء وتقييماتهم
1 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
0%
-
4 نجمة
100%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
إيجابيات
- Detailed description of concepts with practical examples and screenshots
- Suitable for beginners and provides guidance on effective teamwork
- Well-organized and well-designed table of contents
- Provides in-depth details and examples for effective learning
- Presents a complete example to reinforce knowledge
سلبيات
- Assumes prior knowledge of Python and ML techniques
منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري
MA
Mohammad
مشتري موثّق
“Excellent quality and original too,when ubuy send original things I will appreciate that ,I very satisfied thank you”
23 July 2026 · عبر Trustpilot
CK
Chitra
مشتري موثّق
“The order and delivery progress was communicated very well. Package arrived within the estimated time. Products arrived as expected in good condition.”
22-Jul-26 · عبر Trustpilot
K
kund
مشتري موثّق
“Good supply of products. Safe payment methods, and shipment worldwide! Genuine products.”
23-Jul-26 · عبر Trustpilot
OO
Onesi
مشتري موثّق
“Was my first time buying a product from Ubuy, but I found it so helpful. This is reliable. Gonna place a new order!”
22 July 2026 · عبر Trustpilot
SJ
SAO JOHN
مشتري موثّق
“Ubuy is a great online platform to buy stuff. Reliable, fast delivery time and great value for money. I've been using Ubuy online shopping platform for three years now and will continue to do so.”
23 July 2026 · عبر Trustpilot
الخروج الآمن
شحن عالمي
إسترجاع سهل
منتجات أصلية
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
LYD 390
اطلب الآن واحصل عليه حول الجمعة, اغسطس 28
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.