ШАБЛОНЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. РЕШЕНИЯ

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps - Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn [KSIĄŻKA]

Autor: Michael Munn, Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson

Wydanie: 1

Rok wydania: 2021

Opis

Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogowali sprawdzone metody, aby pomóc badaczom danych sprostać typowym problemom występującym w całym procesie uczenia maszynowego. Te wzorce projektowe kodyfikują doświadczenie setek ekspertów w prostych, przystępnych radach. W tej książce znajdziesz szczegółowe wyjaśnienia 30 wzorców reprezentacji danych i problemów, operacjonalizacji, powtarzalności, odtwarzalności, elastyczności, objaśnialności i bezstronności. Każdy wzorzec obejmuje opis pro-blemu, różnorodne potencjalne rozwiązania oraz rekomendacje dotyczące wyboru najlepszej techniki w danej sytuacji. Nauczysz się: - Rozpoznawać i minimalizować typowe problemy występujące podczas uczenia, oceniania oraz wdrażania modeli uczenia maszynowego - Przedstawiać dane dla różnych typów modeli uczenia maszynowego, w postaci reprezentacji wektorowych, krzyżowania cech i nie tylko - Wybierać prawidłowy typ modelu dla konkretnych problemów - Konstruować wydajną pętlę uczenia z zastosowaniem punktów kontrolnych, strategii rozkładu i strojenia hiperparametrów - Wdrażać skalowalne systemy uczenia maszynowego, które można uczyć ponownie i aktualizować, aby odzwierciedlać nowe dane - Interpretować predykcje modeli dla interesariuszy i zapewniać, że modele traktują użytkowników bezstronnie - Zwiększać dokładność, odtwarzalność i elastyczność "Dzięki wspaniałym, różnorodnym przykładom ta książka jest obowiązkową lekturą dla badaczy danych i inżynierów uczenia maszynowego dążących do zrozumienia sprawdzonych rozwiązań złożonych problemów uczenia maszyno-wego." ­-David Kanter Dyrektor wykonawczy, ML Commons "Jeśli chcesz oszczędzić sobie siniaków na drodze do konstruowania rozwiązań uczenia maszynowego, Lak, Sara i Michael to osoby, na które możesz liczyć."­-Will Grannis Dyrektor zarządzający, Cloud CTO Office, Google Valliappa (Lak) Lakshmanan jest globalnym kierownikiem działu analizy danych i rozwiązań sztucznej inteligencji w Google Cloud. Sara Robinson jest rzeczniczką deweloperów w zespole Google Cloud, skupiającą się na uczeniu maszynowym. Michael Munn jest inżynierem rozwiązań uczenia maszynowego w Google, gdzie pomaga klientom projektować, implementować i wdrażać modele uczenia maszynowego.

Stan produktu

Produkt ORYGINALNY. Książka zupełnie nowa.

ISBN: 978-83-7541-441-7

Dział: KSIĄŻKA

Ilość stron: 412

Okładka: miękka

Liczba nośników: [1xKSIĄŻKA]

SKU: 1386126