Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najkorzystniejsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z marki Google, skatalogowali sprawdzone metody, by pomóc badaczom danych sprostać standardowym problemom występującym w całym procesie uczenia maszynowego. Te wzorce projektowe kodyfikują doświadczenie setek ekspertów w prostych, dostępnych radach.
W tej książce odszukasz szczegółowe wyjaśnienia 30 wzorców reprezentacji informacji i problemów, operacjonalizacji, powtarzalności, odtwarzalności, rozciągliwości, objaśnialności i bezstronności. Każdy wzorzec obejmuje opis pro-blemu, rozmaite potencjalne rozwiązania, a także rekomendacje dotyczące wyboru najkorzystniejszej techniki w danej sytuacji.
Nauczysz się:
• Rozpoznawać i minimalizować standardowe problemy występujące w trakcie uczenia, oceniania i wdrażania modeli uczenia maszynowego
• prezentujeć dane dla różnych typów modeli uczenia maszynowego, w postaci reprezentacji wektorowych, krzyżowania cech i nie tylko
• Wybierać korzystny typ modelu dla konkretnych problemów
• Konstruować skuteczną pętlę uczenia z wykorzystaniem punktów kontrolnych, strategii rozkładu i strojenia hiperparametrów
• Wdrażać skalowalne systemy uczenia maszynowego, które można uczyć ponownie i aktualizować, by odzwierciedlać nowe informacje
• Interpretować predykcje modeli dla interesariuszy i zapewniać, iż modele traktują użytkowników bezstronnie
• rozszerzać skrupulatność, odtwarzalność i sprężystość
„Dzięki perfekcyjnym, najróżniejszym przykładom ta książka jest obowiązkową lekturą dla badaczy danych i inżynierów uczenia maszynowego dążących do zrozumienia sprawdzonych rozwiązań złożonych problemów uczenia maszyno-wego."
—David Kanter
Dyrektor wykonawczy, ML Commons
„Jeśli chcesz oszczędzić sobie siniaków na drodze do konstruowania rozwiązań uczenia maszynowego, Lak, Sara i Michael to osoby, na które możesz liczyć."—Will Grannis
Dyrektor zarządzający,
Cloud CTO Office, Google
Valliappa (Lak) Lakshmanan jest globalnym kierownikiem działu analizy informacji i rozwiązań sztucznej inteligencji w Google Cloud.
Sara Robinson jest rzeczniczką deweloperów w zespole Google Cloud, skupiającą się na uczeniu maszynowym.
Michael Munn jest inżynierem rozwiązań uczenia maszynowego w Google, gdzie pomaga klientom projektować, implementować i wdrażać modele uczenia maszynowego.
Tytuł Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania standardowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Autor Valliappa Lakshmanan,Sara Robinson,Michael Munn Tłumacz Maria Chaniewska Wydawnictwo APN Promise EAN 9788375414417 ISBN 9788375414417 Kategoria Nauka i technologia\Informatyka liczba stron 412 Format 16.8x23x2 cm Rok wydania 2021 Oprawa Miękka Wydanie 1 Waga 0.658 kg
