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OFFERTA DEL GIORNO

Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, 26 settembre 2025 - 25 gennaio 2026.
A cura di Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; ril., pp. 456, 300 ill. col., cm 24x29.

prezzo di copertina: € 80.00

Beato Angelico

Costo totale: € 80.00 € 189.00 aggiungi al carrello carrello

Libri compresi nell'offerta:

Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, 26 settembre 2025 - 25 gennaio 2026.
A cura di Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; ril., pp. 456, 300 ill. col., cm 24x29.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 80.00)

Beato Angelico

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Ospedaletto, 2007; ril., pp. 320, ill. col., tavv. col., cm 25,5x29.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 77.00)

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Segni dell'Eucarestia

A cura di M. Luisa Polichetti.
Ancona, Osimo, Loreto Jesi, Senigallia, Fabriano e Metelica, 23 giugno - 31 ottobre 2011.
Torino, 2011; br., pp. 221, ill. b/n e col., cm 24x28.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 32.00)

Segni dell'Eucarestia

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Machine learning con SageMaker. Guida per lavorare con i big data e diventare data scientist

Apogeo

Milano, 2022; br., pp. 420, cm 12x24.
(Guida Completa).

collana: Guida Completa

ISBN: 88-503-3622-5 - EAN13: 9788850336227

Testo in: testo in  italiano  

Peso: 0.65 kg


SageMaker è una piattaforma in cloud di AWS che consente di elaborare modelli di machine learning utilizzando un'interfaccia grafica e senza dover gestire alcuna infrastruttura. Questo manuale accompagna il lettore nell'apprendimento delle varie funzionalità, dalla preparazione dei dati alla creazione, addestramento e distribuzione di modelli. Viene mostrato come integrare la piattaforma con le librerie di deep learning più diffuse, in modo da estenderne le potenzialità. Il lettore impara inoltre a ottimizzare il flusso di lavoro, migliorando la produttività e riducendo i costi, a individuare problemi e difetti nell'addestramento dei modelli, con la giusta attenzione alla scalabilità e al rilascio delle applicazioni. Una guida passo passo adatta ad analisti, data scientist, sviluppatori e in generale a chiunque voglia esplorare e sfruttare l'esperienza di AWS nello sviluppo di applicazioni di machine learning e analisi dei dati.

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design e realizzazione: Vincent Wolterbeek / analisi e programmazione: Rocco Barisci