語言教學者
自學&親子

機器學習設計模式

機器學習設計模式

$680

ISBN:9789865027889
譯者:賴屹民
出版社:歐萊禮
出版日期:2021/05/27
尺寸:230x190x0mm

庫存=0
運送方式:

下單後立即採購,需5-7個工作天。

資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案 
 
本書的設計模式介紹常見的機器學習最佳實踐法和解決方案。作者是三位Google工程師,他們整理了一些經過驗證的方法,協助資料科學家匯整ML程序中常見的問題,用這些設計模式來將數百位專家的經驗整理成直觀、平易近人的建議。 
 
這本書詳細地解釋30種模式,介紹資料和問題的表示法、作業化、可重複性、再現性、靈活性、可解釋性和公平性,每一種模式都包含問題描述、各種可能的解決方案,以及視情況選擇最佳技術的建議。 
 
你將學會: 
‧在訓練、評估和部署ML模型時,認出常見的挑戰並處理它們 
‧表示各種ML模型的資料,包括embedding、feature cross(特徵交叉)等 
‧為具體的問題選擇適合的模型 
‧使用檢查點、發布策略和超參數調整來建立穩健的訓練循環 
‧部署可擴展的ML系統,以便用新資料來進行重新訓練和更新 
‧向關係人解釋模型為何做出那些預測,以確保模型公平地對待用戶 
‧提高模型的準確性、再現性和復原力
 
好評推薦
 
「本書提供了豐富的範例,如果你是資料科學家或ML工程師,而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題,你一定要看這本書。」 —David Kanter ML Commons執行長 
 
「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦,Lak、Sara和Michael可以在背後支持你。」 —Will Grannis Google Cloud CTO Office常務董事 

Valliappa(Lak) Lakshmanan 
 
是Google Cloud的資料分析和AI解決方案的全球主管 
 
Sara Robinson 
 
是Google Cloud團隊的開發技術推廣工程師,工作重點是機器學習 
 
Michael Munn 
 
是Google的ML解決方案工程師,負責協助顧客設計、實作與部署機器學習模型

機器學習設計模式

$680
瀏覽紀錄
瀏覽紀錄