Design Patterns Für Machine Learning de Michael Munn Format Broché

Design Patterns für Machine Learning - Michael Munn

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Présentation Design Patterns Für Machine Learning de Michael Munn Format Broché
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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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