Design Patterns für Machine Learning - Michael Munn
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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:
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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
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