Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps

Wydawnictwo:	Apn Promise
Rodzaj oprawy:	Okładka twarda
Wydanie:	1
Liczba stron:	412
Format:	17.0x23.0cm
Rok wydania:	2021

Zobacz więcej

Kup w zestawie

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps

Coś tu śmierdzi. Nauka, która wrze, bulgocze i wybucha Adam Mirek

85,81 zł

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps

Zresetuj się. Jak zadbać o swój mózg w świecie ekranów Anders Hansen, Mats Wänblad

94,61 zł

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps

Leoś idzie do przedszkola Marianna Gierszewska

88,31 zł

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.

Szczegółowe informacje na temat książki Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps

Wydawnictwo:	Apn Promise
EAN:	9788375414417
Rodzaj oprawy:	Okładka twarda
Wydanie:	1
Liczba stron:	412
Format:	17.0x23.0cm
Rok wydania:	2021
Data premiery:	2021-04-26
Język wydania:	polski
Podmiot odpowiedzialny:	A.P.N. PROMISE S.A. ul. Domaniewska 44A 02-672 Warszawa PL