Положитесь на опыт профессионалов, успешно применяющих и развивающих проект Kubernetes. Инженеры Microsoft предлагают лучшие приёмы оркестрации контейнеров. Их практики сложились в процессе разработки распределённых систем, на ответственных и нагруженных проектах. Вам останется лишь слегка адаптировать код.Книга идеально подойдет тем, кто уже знаком с Kubernetes, но ещё не умеет использовать его максимально эффективно. Вы узнаете всё, что необходимо для создания классного Kubernetes-приложения, в том числе:- Подготовка окружения и разработка приложений в Kubernetes.- Паттерны мониторинга и защиты ваших систем, управления обновлениями.- Сетевые политики Kubernetes и роли сервисных сетей в экосистеме.- Использование Kubernetes в задачах машинного обучения.

Положитесь на опыт профессионалов, успешно применяющих и развивающих проект Kubernetes. Инженеры Microsoft предлагают лучшие приёмы оркестрации контейнеров. Их практики сложились в процессе разработки распределённых систем, на ответственных и нагруженных проектах. Вам останется лишь слегка адаптировать код.Книга идеально подойдет тем, кто уже знаком с Kubernetes, но ещё не умеет использовать его максимально эффективно. Вы узнаете всё, что необходимо для создания классного Kubernetes-приложения, в том числе:- Подготовка окружения и разработка приложений в Kubernetes.- Паттерны мониторинга и защиты ваших систем, управления обновлениями.- Сетевые политики Kubernetes и роли сервисных сетей в экосистеме.- Использование Kubernetes в задачах машинного обучения.

Положитесь на опыт профессионалов, успешно применяющих и развивающих проект Kubernetes. Инженеры Microsoft предлагают лучшие приёмы оркестрации контейнеров. Их практики сложились в процессе разработки распределённых систем, на ответственных и нагруженных проектах. Вам останется лишь слегка адаптировать код. Книга идеально подойдет тем, кто уже знаком с Kubernetes, но ещё не умеет использовать его максимально эффективно. Вы узнаете всё, что необходимо для создания классного Kubernetes-приложения, в том числе: - Подготовка окружения и разработка приложений в Kubernetes. - Паттерны мониторинга и защиты ваших систем, управления обновлениями. - Сетевые политики Kubernetes и роли сервисных сетей в экосистеме. - Использование Kubernetes в задачах машинного обучения.

Положитесь на опыт профессионалов, успешно применяющих и развивающих проект Kubernetes. Инженеры Microsoft предлагают лучшие приёмы оркестрации контейнеров. Их практики сложились в процессе разработки распределённых систем, на ответственных и нагруженных проектах. Вам останется лишь слегка адаптировать код.Книга идеально подойдет тем, кто уже знаком с Kubernetes, но ещё не умеет использовать его максимально эффективно. Вы узнаете всё, что необходимо для создания классного Kubernetes-приложения, в том числе:- Подготовка окружения и разработка приложений в Kubernetes.- Паттерны мониторинга и защиты ваших систем, управления обновлениями.- Сетевые политики Kubernetes и роли сервисных сетей в экосистеме.- Использование Kubernetes в задачах машинного обучения.

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение - то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть! Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!

С развитием микросервисов и контейнеров изменились подходы к проектированию, созданию и запуску программного обеспечения. Познакомьтесь с новыми паттернами и принципами разработки, которые нужны для реализации облачных приложений в Kubernetes. Эта книга адресована разработчикам, желающим проектировать и разрабатывать облачные приложения для платформы Kubernetes. Наибольшую пользу из нее извлекут читатели, которые хотя бы немного знакомы с контейнерами и хотят подняться на новый уровень. Каждый паттерн проектирования представляет собой описание реальной задачи, а решение поддерживается и иллюстрируется конкретными примерами кода. Вы узнаете о следующих категориях паттернов: - Основные паттерны охватывают базовые принципы и практики создания приложений на основе контейнеров. - Поведенческие паттерны предназначены для управления взаимодействиями контейнеров и платформ. - Структурные паттерны помогают организовать контейнеры в поды. - Конфигурационные паттерны позволяют разобраться в настройке приложений. - Дополнительные паттерны охватывают более сложные темы: операторы и автоматическое масштабирование. "Прочитав эту книгу, вы узнаете не только о паттернах Kubernetes, но и о том, зачем они нужны и как их использовать". Брендан Бернс, Kubernetes "Уникальный подход, который знакомит с ключевыми концепциями Kubernetes, чтобы каждый разработчик смог понять и быстро реализовать их на практике".

С развитием микросервисов и контейнеров изменились подходы к проектированию, созданию и запуску программного обеспечения. Познакомьтесь с новыми паттернами и принципами разработки, которые нужны для реализации облачных приложений в Kubernetes. Эта книга адресована разработчикам, желающим проектировать и разрабатывать облачные приложения для платформы Kubernetes. Наибольшую пользу из нее извлекут читатели, которые хотя бы немного знакомы с контейнерами и хотят подняться на новый уровень. Каждый паттерн проектирования представляет собой описание реальной задачи, а решение поддерживается и иллюстрируется конкретными примерами кода. Вы узнаете о следующих категориях паттернов: - Основные паттерны охватывают базовые принципы и практики создания приложений на основе контейнеров. - Поведенческие паттерны предназначены для управления взаимодействиями контейнеров и платформ. - Структурные паттерны помогают организовать контейнеры в поды. - Конфигурационные паттерны позволяют разобраться в настройке приложений. - Дополнительные паттерны охватывают более сложные темы: операторы и автоматическое масштабирование. "Прочитав эту книгу, вы узнаете не только о паттернах Kubernetes, но и о том, зачем они нужны и как их использовать". Брендан Бернс, Kubernetes "Уникальный подход, который знакомит с ключевыми концепциями Kubernetes, чтобы каждый разработчик смог понять и быстро реализовать их на практике".

С развитием микросервисов и контейнеров изменились подходы к проектированию, созданию и запуску программного обеспечения. Познакомьтесь с новыми паттернами и принципами разработки, которые нужны для реализации облачных приложений в Kubernetes. Эта книга адресована разработчикам, желающим проектировать и разрабатывать облачные приложения для платформы Kubernetes. Наибольшую пользу из нее извлекут читатели, которые хотя бы немного знакомы с контейнерами и хотят подняться на новый уровень. Каждый паттерн проектирования представляет собой описание реальной задачи, а решение поддерживается и иллюстрируется конкретными примерами кода. Вы узнаете о следующих категориях паттернов: - Основные паттерны охватывают базовые принципы и практики создания приложений на основе контейнеров. - Поведенческие паттерны предназначены для управления взаимодействиями контейнеров и платформ. - Структурные паттерны помогают организовать контейнеры в поды. - Конфигурационные паттерны позволяют разобраться в настройке приложений. - Дополнительные паттерны охватывают более сложные темы: операторы и автоматическое масштабирование. "Прочитав эту книгу, вы узнаете не только о паттернах Kubernetes, но и о том, зачем они нужны и как их использовать". Брендан Бернс, Kubernetes "Уникальный подход, который знакомит с ключевыми концепциями Kubernetes, чтобы каждый разработчик смог понять и быстро реализовать их на практике". Эндрю Блок, главный консультант, Red Hat "Отличная книга, в которой объясняется как решать реальные задачи". Майкл Хюттерманн, главный консультант по DevOps, Huettermann.net

С развитием микросервисов и контейнеров изменились подходы к проектированию, созданию и запуску программного обеспечения. Познакомьтесь с новыми паттернами и принципами разработки, которые нужны для реализации облачных приложений в Kubernetes.Эта книга адресована разработчикам, желающим проектировать и разрабатывать облачные приложения для платформы Kubernetes. Наибольшую пользу из нее извлекут читатели, которые хотя бы немного знакомы с контейнерами и хотят подняться на новый уровень. Каждый паттерн проектирования представляет собой описание реальной задачи, а решение поддерживается и иллюстрируется конкретными примерами кода.Вы узнаете о следующих категориях паттернов:• Основные паттерны охватывают базовые принципы и практики создания приложений на основе контейнеров.• Поведенческие паттерны предназначены для управления взаимодействиями контейнеров и платформ.• Структурные паттерны помогают организовать контейнеры в поды. • Конфигурационные паттерны позволяют разобраться в настройке приложений.• Дополнительные паттерны охватывают более сложные темы: операторы и автоматическое масштабирование.«Прочитав эту книгу, вы узнаете не только о паттернах Kubernetes, но и о том, зачем они нужны и как их использовать».Брендан Бернс, Kubernetes «Уникальный подход, который знакомит с ключевыми концепциями Kubernetes, чтобы каждый разработчик смог понять и быстро реализовать их на практике».Эндрю Блок, главный консультант, Red Hat «Отличная книга, в которой объясняется как решать реальные задачи».Майкл Хюттерманн, главный консультант по DevOps, Huettermann.net

Изучите главные направления machine learning для профессионального роста в хайповой профессии. Вы сформулируете задачу для data science-проекта и спроектируете процесс решения, подберёте алгоритмы и метрики под задачу, научитесь строить модели машинного обучения и оценивать их качество.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама, и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения.