de
Libros
Michael Munn,Sara Robinson,Valliappa Lakshmanan

Design Patterns für Machine Learning

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.

743 páginas impresas
Propietario de los derechos de autor
Bookwire
Publicación original
2021
Año de publicación
2021
Editorial
O'Reilly
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