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Design Patterns für Machine Learning (eBook, PDF)

Design Patterns für Machine Learning (eBook, PDF) - Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps

von Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
44,90 €
inkl. MwSt.
nicht lieferbar
Produktdetails  
Format PDF
Dateigröße 17.2 MB
Schutz Wasserzei.
Verlag O'Reilly Verlag
Auflage 2021
Umfang 432 Seiten
Artikeltyp eBook
ISBN-10 3960105967
EAN 9783960105961
Bestell-Nr 96010596P
Produktbeschreibung  

Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben

  • Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline
  • Klar strukturierter Aufbau: Konzepte und Zusammenhänge erschließen sich dadurch schnell
  • Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte

Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und Lösungen für wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bewährte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterstützen. Die Patterns bündeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zugängliche Best Practices.
In diesem Buch finden Sie detaillierte Erläuterungen zu 30 Patterns für diese Themen: Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enthält eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen und Empfehlungen für die Auswahl der besten Technik für Ihre Situation.

Autorenporträt  
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