Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
WydawnictwoAPN Promise
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
- 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...
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.
Podmiot odpowiedzialny za ten produkt na terenie UE
A.P.N. PROMISE S.A.Więcej
Adres:
ul. Domaniewska 44AKod pocztowy: 02-672Miasto: WarszawaKraj: PolskaAdres email: biuro@promise.pl
Kod producenta
9788375414417
Autor
Valliappa Lakshmanan,Sara Robinson,Michael Munn
Wydawnictwo
APN Promise
Tłumacz
Maria Chaniewska
Kategoria
Nauka i technika\Informatyka
Rok wydania
2021
Oprawa
Miękka
Liczba stron
412
Wydanie
1
Rodzaj
Książki
ISBN
978-83-7541-441-7
Data premiery
2021-04-26
Wysokość w milimetrach
230
Szerokość w milimetrach
168
Głębokość w milimetrach
20
Waga w gramach
658
Kod producenta
9788375414417
Zapytaj o produkt
Napisz swoją opinię