Building Machine Learning Systems with a Feature Store: Batch, Real-Time, and LLM Systems - Jim Dowling
Cod EAN 9781098165239
Preț
446,35 lei
495,94 lei
−10%
Fără reducere reală
Cel mai mic preț din cele 9 zile dinainte de 22 octombrie 2026 a fost 396,75 lei, mai mic decât acum. Reducerea de −10% e calculată față de prețul vechi afișat de magazin (495,94 lei).
Peste prețul mediu din ultimele 29 de zile
Media: 443 lei. Cel mai mic preț a fost 396,75 lei, ultima dată pe 21 octombrie 2026; acum e cu 13% mai mult. Vezi istoricul
la Libris
- Transport gratuit peste 135 lei
- Cupon de 10% la abonarea la newsletter
- Retur extins la 30 de zile
În stoc la Libris Prețuri actualizate la 22 octombrie 2026, 16:15
Oferta disponibilă
Prețurile și disponibilitatea sunt preluate automat de la magazine și se pot schimba. Când cumperi printr-un link de pe site, putem primi un comision de la magazin, fără niciun cost în plus pentru tine. Cum funcționează
-
Building Machine Learning Systems with a Feature Store: Batch, Real-Time, and LLM Systems - Jim Dowling
În stoc
446,35 leiCel mai mic preț înainte
495,94 lei
Istoricul prețului
| Perioada | Cel mai mic | Cel mai mare | Prețul mediu | Scăderi |
|---|---|---|---|---|
| De când îl urmărim (29 de zile) | 396,75 lei | 446,35 lei | 443 lei | 1 |
Vezi schimbările de preț
| Din data | Cel mai mic preț |
|---|---|
| 22 octombrie 2026 | 446,35 lei |
| 20 octombrie 2026 | 396,75 lei |
| 13 octombrie 2026 | 446,35 lei |
Descriere
Dowling, Jim: - Jim Dowling is CEO of Hopsworks and an Associate Professor at KTH Royal Institute of Technology. He's led the development of Hopsworks that includes the first open-source feature store for machine learning. He has a unique background in the intersection of data and AI. For data, he worked at MySQL and later led the development of HopsFS, a distributed file system that won the IEEE Scale Prize in 2017. For AI, his PhD introduced Collaborative Reinforcement Learning, and he developed and taught the first course on Deep Learning in Sweden in 2016. He also released a popular online course on serverless machine learning using Python at serverless-ml.org. This combined background of Data and AI helped him realize the vision of a feature store for machine learning based on general purpose programming languages, rather than the earlier feature store work at Uber on DSLs. He was the first evangelist for feature stores, helping to create the feature store product category through talks at industry conferences, like Data/AI Summit, PyData, OSDC, and educational articles on feature stores. He is the organizer of the annual feature store summit conference and the featurestore.org community, as well as co-organizer of PyData Stockholm.
Descrierea este preluată de la magazin.