Engineering Smarter Systems: ML Pipelines for Software Developers
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- Are you tired of machine learning projects that work in a notebook but fail in production? Engineering Smarter Systems: ML Pipelines for Software Developers is your complete guide to building machine learning systems that actually work in the real world. This book isn’t about theory or endless math—it’s about practical engineering for ML in production. Written for software developers, not data scientists, it shows you step by step how to:Build reliable data pipelines that won’t break under real-world conditionsPackage and deploy models using FastAPI, BentoML, and containersAutomate retraining and releases with CI/CD pipelinesMonitor model drift, track data quality, and design for failuresScale ML systems with confidence—whether on cloud, edge, or on-premUnlike most machine learning books, this one focuses on the full lifecycle of ML systems—from ingestion and feature engineering to deployment, observability, and governance. Every chapter is packed with real-world code, proven design patterns, and field-tested tools you can apply immediately. Whether you’re a backend developer asked to productionize a model, a DevOps engineer supporting ML systems, or a curious software builder, this book will give you the skills to:Move beyond brittle prototypesShip smarter systems, fasterEngineer ML pipelines you can trustThe future of software is intelligent. Don’t get left behind—learn how to build smarter systems today.
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