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Machine learning in microservices: productionizing microservices architecture for machine learning solutions

Kataloginformation Katalogdatensatz500402157 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
Name	Abouahmed, Mohamed ¬[VerfasserIn]¬
Name	Ahmed, Omar ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE	Ahmed, Omar ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L	Machine learning in microservices
Zusatz zum Titel	productionizing microservices architecture for machine learning solutions
Verlagsort	[Place of publication not identified]
Verlag	Packt Publishing
Erscheinungsjahr	2023
Erscheinungsjahr	2023
Umfang	1 online resource (270 pages)
Notiz / Fußnoten	Includes bibliographical references and index
ISBN	ISBN 978-1-80461-214-9
ISBN	ISBN 978-1-80461-774-8
Systemvoraussetzungen	$bMode of access: World Wide Web.
Klassifikation	004.654
Kurzbeschreibung	With the rising need for agile development and very short time-to-market system deployments, incorporating machine learning algorithms into decoupled fine-grained microservices systems provides the perfect technology mix for modern systems. Machine Learning in Microservices is your essential guide to staying ahead of the curve in this ever-evolving world of technology. The book starts by introducing you to the concept of machine learning microservices architecture (MSA) and comparing MSA with service-based and event-driven architectures, along with how to transition into MSA. Next, you’ll learn about the different approaches to building MSA and find out how to overcome common practical challenges faced in MSA design. As you advance, you’ll get to grips with machine learning (ML) concepts and see how they can help better design and run MSA systems. Finally, the book will take you through practical examples and open source applications that will help you build and run highly efficient, agile microservices systems. By the end of this microservices book, you’ll have a clear idea of different models of microservices architecture and machine learning and be able to combine both technologies to deliver a flexible and highly scalable enterprise system.
SWB-Titel-Idn	1844913929
Signatur	Packt EBS
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://portal.igpublish.com/iglibrary/search/PACKT0006528.html
Internetseite / Link	Verlag

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