Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
Indeks katalogowy: 9788375414417
- Dostępność: Dostępne
- Czas dostawy: Realizacja do 2 dni
- Dostawa: od 10,99 zł (Paczkomaty)
- Kategoria:
- Liczba stron:
- 412
- Rok Wydania:
- 2021
- Typ oferty:
- Pozostałe
- Wydanie:
- 1
- Wydawnictwo:
- Autor ksiązki:
- Komponent opis:
- Oprawa test:
89,99 zł -30% 62,99 zł brutto / SZT
Najniższa cena z 30 dni przed aktualną obniżką: 59,84 zł / SZT +5%
Produkt - zakładka 1
Atrakcyjne rabaty Najszersza oferta Solidne doświadczenie Szybka realizacja zamówień
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.
Szczegóły
Kategoria: | |
Liczba stron: |
|
Kod EAN: |
|
Rok Wydania: |
|
Typ oferty: |
|
Wydanie: |
|
Wydawnictwo: | |
Autor ksiązki: | |
Komponent opis: | |
Oprawa test: |
Zapytaj o produkt
Dostawa
Paczkomaty : | od 10,99 zł |
DPD Pickup : | od 17,00 zł |
Kurier DPD : | od 17,00 zł |
Za pobraniem kurier DPD : | od 20,00 zł |
FEDEX : | od 16,00 zł |
Za pobraniem FedEX : | od 18,00 zł |