Effective Machine Learning Teams
![Język publikacji: angielski Język publikacji: angielski](https://static01.helion.com.pl/global/flagi/1.png)
- Autorzy:
- David Tan, Ada Leung, David Colls
![Effective Machine Learning Teams David Tan, Ada Leung, David Colls - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_3u2g.png)
![Effective Machine Learning Teams David Tan, Ada Leung, David Colls - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_3u2g.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 402
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Effective Machine Learning Teams
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. David Tan, Ada Leung, and Dave Colls show you how to apply time-tested software engineering skills and Lean product delivery practices to reduce toil and waste, shorten feedback loops, and improve your team's flow when building ML systems and products.
Based on the authors' experience across multiple real-world data and ML projects, the proven techniques in this book will help your team avoid common traps in the ML world, so you can iterate and scale more quickly and reliably. You'll learn how to overcome friction and experience flow when delivering ML solutions.
You'll also learn how to:
- Write automated tests for ML systems, containerize development environments, and refactor problematic codebases
- Apply MLOps and CI/CD practices to accelerate experimentation cycles and improve reliability of ML solutions
- Apply Lean delivery and product practices to improve your odds of building the right product for your users
- Identify suitable team structures and intra- and inter-team collaboration techniques to enable fast flow, reduce cognitive load, and scale ML within your organization
Wybrane bestsellery
-
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.40 zł
139.00 zł(-40%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)65.40 zł
109.00 zł(-40%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)107.40 zł
179.00 zł(-40%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(101.40 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%) -
To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi ...
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)47.40 zł
79.00 zł(-40%)
Ebooka "Effective Machine Learning Teams" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Effective Machine Learning Teams" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Effective Machine Learning Teams" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-4459-3, 9781098144593
- Data wydania ebooka:
-
2024-02-29
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 9.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 17.6MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who This Book Is For
- How This Book Is Organized
- Part I: Product and Delivery
- Part II: Engineering
- Part III: Teams
- Additional Thoughts
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- From David Tan
- From Ada Leung
- From David Colls
- 1. Challenges and Better Paths in Delivering ML Solutions
- ML: Promises and Disappointments
- Continued Optimism in ML
- Why ML Projects Fail
- High-level view: Barriers to success
- Microlevel view: Everyday impediments to success
- Lifecycle of a story in a low-effectiveness environment
- Lifecycle of a story in a high-effectiveness environment
- ML: Promises and Disappointments
- Is There a Better Way? How Systems Thinking and Lean Can Help
- You Cant MLOps Your Problems Away
- See the Whole: A Systems Thinking Lens for Effective ML Delivery
- The Five Disciplines Required for Effective ML Delivery
- What is Lean, and why should ML practitioners care?
- The first discipline: Product
- Discovery
- Prototype testing
- The second discipline: Delivery
- Vertically sliced work
- Vertically sliced teams, or cross-functional teams
- Ways of Working
- Measuring delivery metrics
- The third discipline: Engineering
- Automated testing
- Refactoring
- Code editor effectiveness
- Continuous delivery for ML
- The fourth discipline: ML
- Framing ML problems
- ML systems design
- Responsible AI and ML governance
- The fifth discipline: Data
- Closing the data collection loop
- Data security and privacy
- Conclusion
- I. Product and Delivery
- 2. Product and Delivery Practices for ML Teams
- ML Product Discovery
- Discovering Product Opportunities
- Canvases to Define Product Opportunities
- Data Product Canvas
- Hypothesis Canvas
- Techniques for Rapidly Designing, Delivering, and Testing Solutions
- Prototypes
- A range of prototypes
- Technical prototypes, or proofs of concept (PoCs)
- Prototypes
- Riskiest Assumption Test
- ML Product Discovery
- Inception: Setting Teams Up for Success
- Inception: What Is It and How Do We Do It?
- How to Plan and Run an Inception
- User Stories: Building Blocks of an MVP
- User stories are vertically sliced
- Slicing and dicing user stories
- User story: The promise for a conversation
- Product Delivery
- Cadence of Delivery Activities
- Measuring Product and Delivery
- Delivery measures
- Product measures
- Model measures
- Discovery measures
- Commentary on measures
- Conclusion
- II. Engineering
- 3. Effective Dependency Management: Principles and Tools
- What If Our Code Worked Everywhere, Every Time?
- A Better Way: Check Out and Go
- Principles for Effective Dependency Management
- Dependencies as code
- Production-like development environments from day one
- Application-level environment isolation
- OS-level environment isolation
- Tools for Dependency Management
- Managing OS-level dependencies
- Misconception 1: Docker is overcomplicated and unnecessary
- Misconception 2: I dont need Docker because I already use X (e.g., conda)
- Misconception 3: Docker will have a significant performance impact
- Complicating the picture: Differing CPU chips and instruction sets
- Managing OS-level dependencies
- Managing application-level dependencies
- What If Our Code Worked Everywhere, Every Time?
- A Crash Course on Docker and batect
- What Are Containers?
- Reduce the Number of Moving Parts in Docker with batect
- Benefit 1: Simpler command-line interface
- Benefit 2: Simple task composition
- Benefit 3: Local-CI symmetry
- Benefit 4: Faster builds with caches
- How to use batect in your projects
- Conclusion
- 4. Effective Dependency Management in Practice
- In Context: ML Development Workflow
- Identifying What to Containerize
- Hands-On Exercise: Reproducible Development Environments, Aided by Containers
- 1. Check out and go: Install prerequisite dependencies
- 2. Create our local development environment
- 3. Start our local development environment
- 4. Serve the ML model locally as a web API
- 5. Configure our code editor
- 6. Train model on the cloud
- 7. Deploy model web API
- In Context: ML Development Workflow
- Secure Dependency Management
- Remove Unnecessary Dependencies
- Automate Checks for Security Vulnerabilities
- Conclusion
- 5. Automated Testing: Move Fast Without Breaking Things
- Automated Tests: The Foundation for Iterating Quickly and Reliably
- Starting with Why: Benefits of Test Automation
- If Automated Testing Is So Important, Why Arent We Doing It?
- Reason 1: We think writing automated tests slows us down
- Reason 2: We have CI/CD
- Reason 3: We just dont know how to test ML systems
- Automated Tests: The Foundation for Iterating Quickly and Reliably
- Building Blocks for a Comprehensive Test Strategy for ML Systems
- The What: Identifying Components For Testing
- Software logic
- ML models
- Putting it together: The ML Systems Test Pyramid
- The What: Identifying Components For Testing
- Characteristics of a Good Test and Pitfalls to Avoid
- Tests should be independent and idempotent
- Tests should fail fast and fail loudly
- Tests should check behavior, not implementation
- Tests should be runnable in your development environment
- Tests must be part of feature development
- Tests let us catch bugs once
- The How: Structure of a Test
- Software Tests
- Unit Tests
- How to design unit-testable code
- How do I write a unit test?
- Unit Tests
- Training Smoke Tests
- How do I write these tests?
- API Tests
- How do I write these tests?
- Recommended practice: Assert on the whole elephant
- Post-deployment Tests
- How do I write these tests?
- Conclusion
- 6. Automated Testing: ML Model Tests
- Model Tests
- The Necessity of Model Tests
- Challenges of Testing ML Models
- Fitness Functions for ML Models
- Model Metrics Tests (Global and Stratified)
- How do I write these tests?
- Advantages and limitations of metrics tests
- Behavioral Tests
- Testing Large Language Models: Why and How
- Guidelines for designing an LLM test strategy
- LLM testing techniques
- Manual exploratory tests
- Example-based tests
- Benchmark tests
- Property-based tests
- LLM-based tests (aka auto-evaluator tests)
- Model Tests
- Essential Complementary Practices for Model Tests
- Error Analysis and Visualization
- Learn from Production by Closing the Data Collection Loop
- Open-Closed Test Design
- Exploratory Testing
- Means to Improve the Model
- Designing to Minimize the Cost of Failures
- Monitoring in Production
- Bringing It All Together
- Next Steps: Applying What Youve Learned
- Make Incremental Improvements
- Demonstrate Value
- Conclusion
- 7. Supercharging Your Code Editor with Simple Techniques
- The Benefits (and Surprising Simplicity) of Knowing Our IDE
- Why Should We Care About IDEs?
- If IDEs Are So Important, Why Havent I Learned About Them Yet?
- The Benefits (and Surprising Simplicity) of Knowing Our IDE
- The Plan: Getting Productive in Two Stages
- Stage 1: Configuring Your IDE
- Install IDE and basic navigation shortcuts
- Clone code repository
- Create a virtual environment
- Configure virtual environment: PyCharm
- Configure virtual environment: VS Code
- Testing that weve configured everything correctly
- Stage 1: Configuring Your IDE
- Stage 2: The Star of the ShowKeyboard Shortcuts
- Coding
- Code completion suggestions
- Inline documentation / parameter information
- Auto-fix suggestions
- Linting
- Move/copy lines
- Coding
- Formatting
- Reformat code
- Refactoring
- Rename variable
- Extract variable/method/function
- Navigating code without getting lost
- Opening things (files, classes, methods, functions) by name
- Navigating the flow of code
- Screen real estate management
- You Did It!
- Guidelines for setting up a code repository for your team
- Additional tools and techniques
- Conclusion
- 8. Refactoring and Technical Debt Management
- Technical Debt: The Sand in Our Gears
- Getting to a Healthy Level of Debt Through Tests, Design, and Refactoring
- Refactoring 101
- Technical Debt: The Sand in Our Gears
- How to Refactor a Notebook (or a Problematic Codebase)
- The Map: Planning Your Journey
- The Journey: Hitting the Road
- Step 1. Run the notebook or code and ensure it works as expected
- Step 2. Remove print statements
- Step 3. List code smells
- Step 4. Convert the notebook to a Python file
- Step 5. Adding characterization tests
- Step 6. Refactor iteratively
- The first refactoring: Remove dead code
- The second refactoring: Abstract away implementation details
- The third refactoring: Abstract away implementation details (again)
- Looking Back at What Weve Achieved
- Design principles that helped guide us
- Separation of concerns
- Open-closed design
- Prefer obvious over obscure code (or explicit over implicit)
- Reduce tight coupling (or couple to interfaces, not to implementation)
- Simple design
- Design principles that helped guide us
- Technical Debt Management in the Real World
- Technical Debt Management Techniques
- Make debt visible
- The 80/20 rule
- Make it cheap and safe
- Demonstrate value of paying off technical debt
- Technical Debt Management Techniques
- A Positive Lens on Debt: Systems Health Ratings
- Conclusion: Make Good Easy
- 9. MLOps and Continuous Delivery for ML (CD4ML)
- MLOps: Strengths and Missing Puzzle Pieces
- MLOps 101
- Smells: Hints That We Missed Something
- MLOps smell 1: CI/CD pipelines with no tests
- MLOps smell 2: Infrequent model deployments to production or preproduction environments
- MLOps smell 3: Data in production goes to waste
- MLOps smell 4: X is another teams responsibility
- MLOps: Strengths and Missing Puzzle Pieces
- Continuous Delivery for Machine Learning
- Benefits of CD4ML
- A Crash Course on Continuous Delivery Principles
- Building Blocks of CD4ML: Creating a Production-Ready ML System
- Build quality into the product
- Test automation
- Shift left on security
- Build quality into the product
- Work in small batches
- Practice pair programming
- Use version control for all production artifacts
- Implement continuous integration (CI)
- Apply trunk-based development
- Automation: Computers perform repetitive tasks, people solve problems
- Automate development environment setup
- Automate deployments (minimally to a preproduction environment)
- Monitoring in production
- Kaizen: Relentlessly pursue continuous improvement
- Everyone is responsible: Rationalizing and cultivating ownership by adopting the appropriate team topologies
- How CD4ML Supports ML Governance and Responsible AI
- Conclusion
- III. Teams
- 10. Building Blocks of Effective ML Teams
- Common Challenges Faced by ML Teams
- Effective Team Internals
- Trust as the Foundational Building Block
- Daring Greatly
- Tuckmans stages of group development
- Belbins Team Roles
- Trust as the Foundational Building Block
- Communication
- Models of communication
- Crucial Conversations framework
- Candor in feedback
- Diverse Membership
- Primary and secondary dimensions: Sociodemographic diversity
- Tertiary dimensions: Functional and role diversity
- Purposeful, Shared Progress
- Internal Tactics to Build Effective Teams
- Improving Flow with Engineering Effectiveness
- Feedback Loops
- Cognitive Load
- Flow State
- Conclusion
- 11. Effective ML Organizations
- Common Challenges Faced by ML Organizations
- Effective Organizations as Teams of Teams
- The Role of Value-Driven Portfolio Management
- Team Topologies Model
- Team Topologies for ML Teams
- Stream-aligned team: ML product team
- Complicated subsystem team: ML domain team
- Platform team: ML and data platform team
- Enabling team: Specialists in some aspect of ML product development
- Combining and evolving topologies
- An example topology
- Limitations of Team Topologies
- Organizational Tactics to Build Effective Teams
- Intentional Leadership
- Create Structures and Systems for Effective Teams
- Engage Stakeholders and Coordinate Organizational Resources
- Cultivate Psychological Safety
- Champion Continuous Improvement
- Embrace Failure as a Learning Opportunity
- Build the Culture We Wish We Had
- Encourage Teams to Play at Work
- Conclusion
- Epilogue: Danas Journey
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(201.03 zł najniższa cena z 30 dni)
200.93 zł
239.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(241.36 zł najniższa cena z 30 dni)
241.26 zł
289.00 zł(-17%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(200.59 zł najniższa cena z 30 dni)
200.09 zł
239.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(114.93 zł najniższa cena z 30 dni)
114.88 zł
149.00 zł(-23%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(199.08 zł najniższa cena z 30 dni)
198.88 zł
239.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(241.02 zł najniższa cena z 30 dni)
240.92 zł
289.00 zł(-17%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(148.10 zł najniższa cena z 30 dni)
148.00 zł
179.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(174.74 zł najniższa cena z 30 dni)
174.54 zł
219.00 zł(-20%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
199.00 zł(-11%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(140.34 zł najniższa cena z 30 dni)
140.14 zł
179.00 zł(-22%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: Effective Machine Learning Teams David Tan, Ada Leung, David Colls (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.