Design Patterns für Machine Learning - Lakshmanan, Valliappa
- Format: Broché
- 430 pages Voir le descriptif
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Avis sur Design Patterns Für Machine Learning Format Broché - Livre Littérature Générale
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Résumé : Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte L?sungen f?r wiederkehrende Aufgaben im Machine Learning. Die Autor:innen - ML-Experten bei Google - beschreiben Methoden, die Data Scientists helfen, typische Probleme im gesamten ML-Prozess zu bew?ltigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zug?nglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erl?uterungen zu 30 Mustern f?r die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilit?t, Erkl?rbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl m?glicher L?sungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste f?r Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie, wie Sie:
Bew?hrte Praxisl?sungen f?r komplexe Machine-Learning-Aufgaben
Biographie:
Valliappa Lakshmanan ist Global Head f?r Datenanalyse und KI-L?sungen bei Google Cloud. Sara Robinson ist Developer Advocate im Google-Cloud-Team, sie ist spezialisiert auf Machine Learning. Michael Munn ist ML Solutions Engineer bei Google. Er unterst?tzt Kunden bei der Entwicklung, Implementierung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Détails de conformité du produit
Personne responsable dans l'UE