Wzorce projektowe uczenia maszynowegoPDF

Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
0
Recenzje
Oznacz jako przeczytane
Jak czytać książkę po zakupie
Opis książki

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 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 problemu, 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 maszynowego.”

­—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.

Szczegółowe informacje
  • Ograniczenie wiekowe: 0+
  • Data dodania do LitRes: 11 lipca 2021
  • ISBN: 978-83-7541-445-5
  • Całkowity rozmiar: 0 MB
  • Całkowity liczba stron: 0
  • Rozmiar stron: x мм
  • Wydawca: Promise
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn "Wzorce projektowe uczenia maszynowego" – pobierz w formacie pdf lub czytaj online. Zamieszczaj komentarze, recenzje i głosuj na swoje ulubione.

Zostaw recenzję

Co sądzisz o książce?
Oceń książkę