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Learning Ray: Flexibel verteiltes Python für maschinelles Lernen
US $23,27
Ca.CHF 18,76
Artikelzustand:
Gut
Buch, das gelesen wurde, sich aber in einem guten Zustand befindet. Der Einband weist nur sehr geringfügige Beschädigungen auf, wie z.B. kleinere Schrammen, er hat aber weder Löcher, noch ist er eingerissen. Bei gebundenen Büchern ist der Schutzumschlag möglicherweise nicht mehr vorhanden. Die Bindung weist geringfügige Gebrauchsspuren auf. Die Mehrzahl der Seiten ist unbeschädigt, das heißt, es gibt kaum Knitter oder Einrisse, es wurden nur in geringem Maße Bleistiftunterstreichungen im Text vorgenommen, es gibt keine Textmarkierungen und die Randbereiche sind nicht beschrieben. Alle Seiten sind vollständig vorhanden. Genauere Einzelheiten sowie eine Beschreibung eventueller Mängel entnehmen Sie bitte dem Angebot des Verkäufers.
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eBay-Artikelnr.:335745418229
Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Release Year
- 2023
- Book Title
- Learning Ray: Flexible Distributed Python for Machine Learning
- ISBN
- 9781098117221
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1098117220
ISBN-13
9781098117221
eBay Product ID (ePID)
5058378706
Product Key Features
Number of Pages
250 Pages
Language
English
Publication Name
Learning Ray : Flexible Distributed Python for Machine Learning
Subject
Programming / Open Source, Data Processing, Databases / Data Mining, Programming Languages / Python
Publication Year
2023
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Format
Trade Paperback
Dimensions
Item Height
0.6 in
Item Weight
17 Oz
Item Length
9.1 in
Item Width
7.4 in
Additional Product Features
LCCN
2023-280037
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
005.3
Synopsis
Get started with Ray, the open source distributed computing framework that simplifies the process of scaling compute-intensive Python workloads. With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. You'll be able to use Ray to structure and run machine learning programs at scale. Authors Max Pumperla, Edward Oakes, and Richard Liaw show you how to build machine learning applications with Ray. You'll understand how Ray fits into the current landscape of machine learning tools and discover how Ray continues to integrate ever more tightly with these tools. Distributed computation is hard, but by using Ray you'll find it easy to get started. Learn how to build your first distributed applications with Ray Core Conduct hyperparameter optimization with Ray Tune Use the Ray RLlib library for reinforcement learning Manage distributed training with the Ray Train library Use Ray to perform data processing with Ray Datasets Learn how work with Ray Clusters and serve models with Ray Serve Build end-to-end machine learning applications with Ray AIR
LC Classification Number
QA76.73.P98P915 2023
Artikelbeschreibung des Verkäufers
Info zu diesem Verkäufer
2nd Life Books NJ
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Angemeldet als gewerblicher Verkäufer
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