The Machine Learning Solutions Architect Handbook(Paperback) Create machine learning platforms to run solutions in an enterprise setting

Name: The Machine Learning Solutions Architect Handbook(Paperback)
Author: Ping, David

Paperback

Ping, David 지음 | Packt Publishing | 2022년 01월 21일

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도서소득공제 안내
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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.
(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

도서 소득공제 불가 안내

법인카드로 결제 한 경우

현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
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국내도서/외국도서

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도서+잡지/만화/:K컬렉션을 함께 1만원 이상 구매 시 무료배송
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잡지/만화/:K컬렉션(교보배송)

각각 구매하거나 함께 2만원 이상 구매 시 무료배송
※ 2만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

해외주문서양도서/해외주문일본도서 (교보배송)

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※ 1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

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※1Box 기준 : 도서 10권

그 외 무료배송 기준

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무료배송 등록 상품을 주문한 경우

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국내도서 와 해외주문도서를 함께 구매 시 별도로 출고되어 배송비는 각각 부과 (장바구니 기준)
예) 국내도서 7,000원 + 해외주문도서 7,000원을 함께 구매할 경우
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주문 시 유의사항
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주문하신 도서가 수령점에 준비되면, SMS 및 카카오 알림톡으로 안내해 드립니다.

상품이 준비 되면 고객님께 SMS를 발송해 드립니다. SMS 발송 전에 수령점에 방문하시면 도서 준비까지 시간이 걸릴 수 있으니 참고하시기 바랍니다.

여러 종의 상품을 함께 주문시, 준비가 가장 오래 걸리는 상품의 수령 가능 시간에 맞춰 모든 도서를 수령하실 수 있습니다. 급히 필요하신 상품은 별도로 주문해 주시기 바랍니다.

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상품상세정보
ISBN	9781801072168(1801072167)
쪽수	440쪽
언어	English
크기	190(W) X 235(H) X 25(T) (mm)
제본형태	Paperback
총권수	1권

외서용어안내

책소개

이 책이 속한 분야

Preface
Section 1: Analyzing Time Series and
Delivering Highluy Accurate Forecasts
With Amazon Forecast

1 An Overview of Time Series Analysis
2 An Overview of Amazon Forecast
3 Creating a Project and Ingesting Your Data
4 Training a Predictor With AutoML
5 Customizing Uour Predictor Training
6 Gemerating New Forecasts
7 Inoroving and Scaling Your Forecast Strategy

Section 2: Detecting Abnormal Behavior
in Multivariate Time Series With Amazon
Lookout for Equipment

8 An Overview of Amazon Lookout for Equopment
9 Greating a Dataset and Ingesting Your Data
10 Traomomg amd Eva;iatomg a Mpdel
11 Scheduling Regular Inferences
12 Reducing Time to Insights for Anomaly Detections
Section 3: Detecting Amomalies in Business
Metrics With Amazon Lookout forj Metrics
13 An Overview of Amawon Lookout for Metrics
14 Creating and Activating Detector
15 Viewing Anomalies and Providing Feedback

Index
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