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▼a  MLOps 도입 가이드/
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▼a Introducing MLOps:
▼b how to scale machine learning in the enterprise
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▼a 기업에서 머신러닝 모델을 가장 효율적으로 운영하는 방법
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▼a [원서저자]: Mark Treveil, Adrien Lavoillotte, Joachim Zentici, Du Phan, Makoto Miyazaki, Nicolas Omont, Clément Stenac, Kenji Lefevre, Lynn Heidmann
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▼a 색인수록
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▼a Treveil, Mark
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▼a Lavoillotte, Adrien
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▼a Zentici, Joachim
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▼a Phan, Du
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▼a Stenac, Clément
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▼a Heidmann, Lynn
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▼a 동동구
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▼a 트레베일, 마크
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▼a 라보요트, 아드리앙
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▼a 젠티치, 요아힘
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▼a 판, 뒤
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▼a 미야자키, 마코토
900
▼a 오몬트, 니콜라스
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▼a 스테낙, 클레망
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▼a 르페버, 켄지
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▼a 하이드만, 린
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▼a 데이터이쿠
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▼a 엠엘오피에스 도입 가이드
990
▼b 자료수집담당
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▼a 단행본

자료유형 :	단행본
ISBN :	9791162245507
분류기호 :	006.31
단체저자명 :	Dataiku team.
서명/저자사항 :	MLOps 도입 가이드/ 데이터이쿠 지음 ; 동동구 옮김
원서명 :	Introducing MLOps: how to scale machine learning in the enterprise
기타표제 :	기업에서 머신러닝 모델을 가장 효율적으로 운영하는 방법
발행사항 :	서울: 한빛미디어, 2022.
형태사항 :	200 p.: 삽화 ; 24 cm.
일반주기 :	[원서저자]: Mark Treveil, Adrien Lavoillotte, Joachim Zentici, Du Phan, Makoto Miyazaki, Nicolas Omont, Clément Stenac, Kenji Lefevre, Lynn Heidmann
서지주기 :	색인수록
개인저자 :	Treveil, Mark
개인저자 :	Lavoillotte, Adrien
개인저자 :	Zentici, Joachim
개인저자 :	Phan, Du
개인저자 :	Miyazaki, Makoto
개인저자 :	Omont, Nicolas
개인저자 :	Stenac, Clément
개인저자 :	Lefevre, Kenji
개인저자 :	Heidmann, Lynn
개인저자 :	동동구
언어	한국어

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