Machine Learning Design Patterns
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 408
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Machine Learning Design Patterns
The design patterns in this book capture best practices and solutions to recurring problems in machine learning. The authors, three Google engineers, catalog proven methods to help data scientists tackle common problems throughout the ML process. These design patterns codify the experience of hundreds of experts into straightforward, approachable advice.
In this book, you will find detailed explanations of 30 patterns for data and problem representation, operationalization, repeatability, reproducibility, flexibility, explainability, and fairness. Each pattern includes a description of the problem, a variety of potential solutions, and recommendations for choosing the best technique for your situation.
You'll learn how to:
- Identify and mitigate common challenges when training, evaluating, and deploying ML models
- Represent data for different ML model types, including embeddings, feature crosses, and more
- Choose the right model type for specific problems
- Build a robust training loop that uses checkpoints, distribution strategy, and hyperparameter tuning
- Deploy scalable ML systems that you can retrain and update to reflect new data
- Interpret model predictions for stakeholders and ensure models are treating users fairly
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%)
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn - pozostałe książki
-
All cloud architects need to know how to build data platforms that enable businesses to make data-driven decisions and deliver enterprise-wide intelligence in a fast and efficient way. This handbook shows you how to design, build, and modernize cloud native data and machine learning platforms us...(198.87 zł najniższa cena z 30 dni)
198.82 zł
239.00 zł(-17%) -
This practical book shows you how to employ machine learning models to extract information from images. ML engineers and data scientists will learn how to solve a variety of image problems including classification, object detection, autoencoders, image generation, counting, and captioning with pr...(245.33 zł najniższa cena z 30 dni)
244.83 zł
289.00 zł(-15%) -
Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogo...
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
(62.03 zł najniższa cena z 30 dni)80.99 zł
89.99 zł(-10%) -
Work with petabyte-scale datasets while building a collaborative, agile workplace in the process. This practical book is the canonical reference to Google BigQuery, the query engine that lets you conduct interactive analysis of large datasets. BigQuery enables enterprises to efficiently store, qu...
Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
(173.21 zł najniższa cena z 30 dni)172.71 zł
219.00 zł(-21%) -
Most intermediate-level machine learning books focus on how to optimize models by increasing accuracy or decreasing prediction error. But this approach often overlooks the importance of understanding why and how your ML model makes the predictions that it does.Explainability methods provide an es...(209.01 zł najniższa cena z 30 dni)
208.96 zł
249.00 zł(-16%) -
Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build using Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows data engineers and data scientists how to implement an end-to-end data pipeline with cloud native tools on GCP.Th...
Data Science on the Google Cloud Platform. 2nd Edition Data Science on the Google Cloud Platform. 2nd Edition
(207.91 zł najniższa cena z 30 dni)207.81 zł
249.00 zł(-17%) -
As you move data to the cloud, you need to consider a comprehensive approach to data governance, along with well-defined and agreed-upon policies to ensure your organization meets compliance requirements. Data governance incorporates the ways people, processes, and technology work together to ens...(209.36 zł najniższa cena z 30 dni)
208.86 zł
249.00 zł(-16%)
Ebooka "Machine Learning Design Patterns" 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 "Machine Learning Design Patterns" 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 "Machine Learning Design Patterns" 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:
- 978-10-981-1573-9, 9781098115739
- Data wydania ebooka:
- 2020-10-15 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:
- 17.0MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 35.2MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who Is This Book For?
- Whats Not in the Book
- Code Samples
- Conventions Used in This Book
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. The Need for Machine Learning Design Patterns
- What Are Design Patterns?
- How to Use This Book
- Machine Learning Terminology
- Models and Frameworks
- Data and Feature Engineering
- The Machine Learning Process
- Data and Model Tooling
- Roles
- Common Challenges in Machine Learning
- Data Quality
- Reproducibility
- Data Drift
- Scale
- Multiple Objectives
- Summary
- 2. Data Representation Design Patterns
- Simple Data Representations
- Numerical Inputs
- Why scaling is desirable
- Linear scaling
- Nonlinear transformations
- Array of numbers
- Numerical Inputs
- Categorical Inputs
- One-hot encoding
- Array of categorical variables
- Simple Data Representations
- Design Pattern 1: Hashed Feature
- Problem
- Solution
- Why It Works
- Out-of-vocabulary input
- High cardinality
- Cold start
- Trade-Offs and Alternatives
- Bucket collision
- Skew
- Aggregate feature
- Hyperparameter tuning
- Cryptographic hash
- Order of operations
- Empty hash buckets
- Design Pattern 2: Embeddings
- Problem
- Solution
- Text embeddings
- Image embeddings
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Choosing the embedding dimension
- Autoencoders
- Context language models
- Embeddings in a data warehouse
- Design Pattern 3: Feature Cross
- Problem
- Solution
- Feature cross in BigQuery ML
- Feature crosses in TensorFlow
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Handling numerical features
- Handling high cardinality
- Need for regularization
- Design Pattern 4: Multimodal Input
- Problem
- Solution
- Trade-Offs and Alternatives
- Tabular data multiple ways
- Multimodal representation of text
- Text data multiple ways
- Extracting tabular features from text
- Multimodal representation of images
- Images as pixel values
- Images as tiled structures
- Combining different image representations
- Using images with metadata
- Multimodal feature representations and model interpretability
- Summary
- 3. Problem Representation Design Patterns
- Design Pattern 5: Reframing
- Problem
- Solution
- Why It Works
- Capturing uncertainty
- Changing the objective
- Trade-Offs and Alternatives
- Bucketized outputs
- Other ways of capturing uncertainty
- Precision of predictions
- Restricting the prediction range
- Label bias
- Multitask learning
- Design Pattern 5: Reframing
- Design Pattern 6: Multilabel
- Problem
- Solution
- Trade-Offs and Alternatives
- Sigmoid output for models with two classes
- Which loss function should we use?
- Parsing sigmoid results
- Dataset considerations
- Inputs with overlapping labels
- One versus rest
- Design Pattern 7: Ensembles
- Problem
- Solution
- Bagging
- Boosting
- Stacking
- Why It Works
- Bagging
- Boosting
- Stacking
- Trade-Offs and Alternatives
- Increased training and design time
- Dropout as bagging
- Decreased model interpretability
- Choosing the right tool for the problem
- Other ensemble methods
- Design Pattern 8: Cascade
- Problem
- Solution
- Trade-Offs and Alternatives
- Deterministic inputs
- Single model
- Internal consistency
- Pre-trained models
- Reframing instead of Cascade
- Regression in rare situations
- Design Pattern 9: Neutral Class
- Problem
- Solution
- Why It Works
- Synthetic data
- In the real world
- Trade-Offs and Alternatives
- When human experts disagree
- Customer satisfaction
- As a way to improve embeddings
- Reframing with neutral class
- Design Pattern 10: Rebalancing
- Problem
- Solution
- Choosing an evaluation metric
- Downsampling
- Weighted classes
- Upsampling
- Trade-Offs and Alternatives
- Reframing and Cascade
- Anomaly detection
- Number of minority class examples available
- Combining different techniques
- Choosing a model architecture
- Importance of explainability
- Summary
- 4. Model Training Patterns
- Typical Training Loop
- Stochastic Gradient Descent
- Keras Training Loop
- Training Design Patterns
- Typical Training Loop
- Design Pattern 11: Useful Overfitting
- Problem
- Solution
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Interpolation and chaos theory
- Monte Carlo methods
- Data-driven discretizations
- Unbounded domains
- Distilling knowledge of neural network
- Overfitting a batch
- Design Pattern 12: Checkpoints
- Problem
- Solution
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Early stopping
- Checkpoint selection
- Regularization
- Two splits
- Early stopping
- Fine-tuning
- Redefining an epoch
- Steps per epoch
- Retraining with more data
- Virtual epochs
- Design Pattern 13: Transfer Learning
- Problem
- Solution
- Bottleneck layer
- Implementing transfer learning
- Pre-trained embeddings
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Fine-tuning versus feature extraction
- Focus on image and text models
- Embeddings of words versus sentences
- Design Pattern 14: Distribution Strategy
- Problem
- Solution
- Synchronous training
- Asynchronous training
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Model parallelism
- ASICs for better performance at lower cost
- Choosing a batch size
- Minimizing I/O waits
- Design Pattern 15: Hyperparameter Tuning
- Problem
- Manual tuning
- Grid search and combinatorial explosion
- Problem
- Solution
- Why It Works
- Nonlinear optimization
- Bayesian optimization
- Trade-Offs and Alternatives
- Fully managed hyperparameter tuning
- Genetic algorithms
- Summary
- 5. Design Patterns for Resilient Serving
- Design Pattern 16: Stateless Serving Function
- Problem
- Solution
- Model export
- Inference in Python
- Create web endpoint
- Why It Works
- Autoscaling
- Fully managed
- Language-neutral
- Powerful ecosystem
- Design Pattern 16: Stateless Serving Function
- Trade-Offs and Alternatives
- Custom serving function
- Multiple signatures
- Online prediction
- Prediction library
- Design Pattern 17: Batch Serving
- Problem
- Solution
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Batch and stream pipelines
- Cached results of batch serving
- Lambda architecture
- Design Pattern 18: Continued Model Evaluation
- Problem
- Solution
- Concept
- Deploying the model
- Saving predictions
- Capturing ground truth
- Evaluating model performance
- Continuous evaluation
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Triggers for retraining
- Scheduled retraining
- Data validation with TFX
- Estimating retraining interval
- Design Pattern 19: Two-Phase Predictions
- Problem
- Solution
- Phase 1: Building the offline model
- Phase 2: Building the cloud model
- Trade-Offs and Alternatives
- Standalone single-phase model
- Offline support for specific use cases
- Handling many predictions in near real time
- Continuous evaluation for offline models
- Design Pattern 20: Keyed Predictions
- Problem
- Solution
- How to pass through keys in Keras
- Adding keyed prediction capability to an existing model
- Trade-Offs and Alternatives
- Asynchronous serving
- Continuous evaluation
- Summary
- 6. Reproducibility Design Patterns
- Design Pattern 21: Transform
- Problem
- Solution
- Trade-Offs and Alternatives
- Transformations in TensorFlow and Keras
- Efficient transformations with tf.transform
- Text and image transformations
- Alternate pattern approaches
- Design Pattern 21: Transform
- Design Pattern 22: Repeatable Splitting
- Problem
- Solution
- Trade-Offs and Alternatives
- Single query
- Random split
- Split on multiple columns
- Repeatable sampling
- Sequential split
- Stratified split
- Unstructured data
- Design Pattern 23: Bridged Schema
- Problem
- Solution
- Bridged schema
- Probabilistic method
- Static method
- Bridged schema
- Augmented data
- Trade-Offs and Alternatives
- Union schema
- Cascade method
- Handling new features
- Handling precision increases
- Design Pattern 24: Windowed Inference
- Problem
- Solution
- Trade-Offs and Alternatives
- Reduce computational overhead
- Per element versus over a time interval
- High-throughput data streams
- Reduce computational overhead
- Streaming SQL
- Sequence models
- Stateful features
- Batching prediction requests
- Design Pattern 25: Workflow Pipeline
- Problem
- Solution
- Building the TFX pipeline
- Running the pipeline on Cloud AI Platform
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Creating custom components
- Integrating CI/CD with pipelines
- Apache Airflow and Kubeflow Pipelines
- Development versus production pipelines
- Lineage tracking in ML pipelines
- Design Pattern 26: Feature Store
- Problem
- Solution
- Feast
- Adding feature data to Feast
- Creating a FeatureSet
- Adding entities and features to the FeatureSet
- Registering the FeatureSet
- Ingesting feature data into the FeatureSet
- Feast
- Retrieving data from Feast
- Batch serving
- Online serving
- Why It Works
- Trade-Offs and Alternatives
- Alternative implementations
- Transform design pattern
- Design Pattern 27: Model Versioning
- Problem
- Solution
- Types of model users
- Model versioning with a managed service
- Trade-Offs and Alternatives
- Other serverless versioning tools
- TensorFlow Serving
- Multiple serving functions
- New models versus new model versions
- Summary
- 7. Responsible AI
- Design Pattern 28: Heuristic Benchmark
- Problem
- Solution
- Trade-Offs and Alternatives
- Development check
- Human experts
- Utility value
- Design Pattern 28: Heuristic Benchmark
- Design Pattern 29: Explainable Predictions
- Problem
- Solution
- Model baseline
- SHAP
- Explanations from deployed models
- Trade-Offs and Alternatives
- Data selection bias
- Counterfactual analysis and example-based explanations
- Limitations of explanations
- Design Pattern 30: Fairness Lens
- Problem
- Solution
- Before training
- After training
- Trade-Offs and Alternatives
- Fairness Indicators
- Automating data evaluation
- Allow and disallow lists
- Data augmentation
- Model Cards
- Fairness versus explainability
- Summary
- 8. Connected Patterns
- Patterns Reference
- Pattern Interactions
- Patterns Within ML Projects
- ML Life Cycle
- Discovery
- Development
- Deployment
- ML Life Cycle
- AI Readiness
- Tactical phase: Manual development
- Strategic phase: Utilizing pipelines
- Transformational phase: Fully automated processes
- Common Patterns by Use Case and Data Type
- Natural Language Understanding
- Computer Vision
- Predictive Analytics
- Recommendation Systems
- Fraud and Anomaly Detection
- 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
Oceny i opinie klientów: Machine Learning Design Patterns Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn (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.