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Boldini e la Moda.

Ferrara, Palazzo dei Diamanti, February 16 - June 2, 2019.
Edited by Barbara Guidi and Guidi B.
Translation by Archer M.
Contributions by Virginia Hill.
Ferrara, 2019; bound, pp. 296, b/w and col. ill., cm 24x28.

cover price: € n.d.

Boldini e la Moda.

Total price: € 96.00 € 195.00 add to cart carrello

Books included in the offer:

Boldini e la Moda.

Ferrara, Palazzo dei Diamanti, February 16 - June 2, 2019.
Edited by Barbara Guidi and Guidi B.
Translation by Archer M.
Contributions by Virginia Hill.
Ferrara, 2019; bound, pp. 296, b/w and col. ill., cm 24x28.

FREE (cover price: € n.d.)

Boldini e la Moda.

Le nuove boutique. Moda e design

Translation by Barcatta L.
Viareggio, 2005; bound, pp. 189, col. ill., col. plates, cm 24,5x29.

FREE (cover price: € 43.00)

Le nuove boutique. Moda e design

Donna. Immagini del femminile da Boldini a oggi

Pescara, Museo d'Arte Moderna Vittoria Colonna, October 20, 2005 - January 23, 2006.
Milano, 2005; paperback, pp. 120, ill., cm 23x27.
(Biblioteca d'Arte).

FREE (cover price: € 28.00)

Donna. Immagini del femminile da Boldini a oggi

Miss Bell. Un dipinto di Giovanni Boldini nel Museo delle raccolte Frugone di Genova

Edited by Giubilei M. F. and Maione S.
Illustrations by Scuderi L.
Montecatini Terme, 2007; paperback, pp. 40, ill., cm 15x21.
(Sogno Intorno all'Opera. 8).

FREE (cover price: € 6.00)

Miss Bell. Un dipinto di Giovanni Boldini nel Museo delle raccolte Frugone di Genova

Alta Moda, Grande Teatro

Torino, Venaria Reale, March 29 - September 14, 2014.
Edited by Capella M.
Torino, 2014; bound, pp. 184, b/w and col. ill., tavv., cm 17,5x25.

FREE (cover price: € 22.00)

Alta Moda, Grande Teatro

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

Apogeo

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

series: Guida Completa

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

Languages:  italian text  

Weight: 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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