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Design Patterns für Machine Learning - Michael Munn

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        Avis sur Design Patterns Für Machine Learning de Michael Munn Format Broché  - Livre Littérature Générale

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        Présentation Design Patterns Für Machine Learning de Michael Munn Format Broché

         - Livre Littérature Générale

        Livre Littérature Générale - Michael Munn - 01/11/2021 - Broché - Langue : Allemand

        . .

      • Auteur(s) : Michael Munn - Sara Robinson - Valliappa Lakshmanan
      • Editeur : O'reilly
      • Langue : Allemand
      • Parution : 01/11/2021
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 430
      • Expédition : 784
      • Dimensions : 23.8 x 16.3 x 2.5
      • ISBN : 9783960091646



      • Résumé :
        Bew?hrte Praxisl?sungen f?r komplexe Machine-Learning-Aufgaben

        • Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline
        • Klar strukturierter Aufbau, der daf?r sorgt, dass sich?Konzepte und Zusammenh?nge rasch erschlie?en
        • Fokus auf TensorFlow, aber auch ?bertragbar auf PyTorch-Projekte

        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:

      • Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und ?berwinden
      • Daten f?r verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellen
      • den richtigen Modelltyp f?r bestimmte Fragestellungen ausw?hlen
      • eine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen
      • skalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten ber?cksichtigen
      • Modellvorhersagen f?r Stakeholder interpretieren
      • Modellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern
      • 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.

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