Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Machine Learning at Scale: Efficient AI Solutions with Big Data - Anand Vemula

  • Free Audiobooks
  • 2025-12-09
  • 1
Machine Learning at Scale: Efficient AI Solutions with Big Data - Anand Vemula
  • ok logo

Скачать Machine Learning at Scale: Efficient AI Solutions with Big Data - Anand Vemula бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Machine Learning at Scale: Efficient AI Solutions with Big Data - Anand Vemula или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Machine Learning at Scale: Efficient AI Solutions with Big Data - Anand Vemula бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Machine Learning at Scale: Efficient AI Solutions with Big Data - Anand Vemula

Listen to this audiobook in full for free on Amazon #ad :
https://amzn.to/3KurHkG

Title: Machine Learning at Scale: Efficient AI Solutions with Big Data
Author: Anand Vemula
Narrator: Digital Voice Madison G
Format: Unabridged
Length: 1:52:58
Language: English
Release date: 01-15-2025
Publisher: INAudio
Genres: Science & Technology, Computers

Summary:
This audiobook is narrated by a digital voice.
'Machine Learning at Scale: Efficient AI Solutions with Big Data' explores the challenges and techniques of building and deploying machine learning systems capable of handling massive datasets and complex models. It begins by establishing the foundations of scalable ML, covering the evolution from Big Data to AI-first, modern data engineering practices like data lakes and feature stores, and efficient algorithms including distributed training and federated learning.
The book then transitions to practical implementation, detailing how to scale data preparation and feature engineering, optimize large model training and evaluation using techniques like AutoML and model compression, and implement MLOps for streamlined deployment and monitoring. It addresses crucial aspects of operationalizing ML, including CI/CD pipelines, model serving strategies, and drift detection.
Finally, the book delves into advanced and emerging topics: scaling deep learning architectures like transformers and LLMs, multimodal learning, and graph neural networks. It concludes with a discussion of responsible AI, covering bias mitigation, fairness, privacy, and the ethical implications of large-scale ML. The future of ML at scale is explored through the lens of emerging hardware, the convergence of cloud and edge computing, and the evolving role of ML in shaping society and industry.

Disclosure: As an Amazon Associate I earn from qualifying purchases.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]