<ул> <ли> Издатель: APN PROMISE <ли> Год выпуска: 2021. <ли> Количество страниц: 412

<р> Шаблоны проектирования в этой книге охватывают лучшие практики и решения повторяющихся проблем машинного обучения. Авторы, три инженера из Google, каталогизировали лучшие практики, которые помогут специалистам по данным решать типичные проблемы в процессе машинного обучения. Эти шаблоны проектирования систематизируют опыт сотен экспертов в простые и доступные советы.

<р> В этой книге вы найдете подробные объяснения 30 моделей представления данных и проблем, операционализации, повторяемости, воспроизводимости, гибкости, объяснимости и беспристрастности. Каждый шаблон включает описание проблемы, множество потенциальных решений и рекомендации по выбору наилучшего метода для конкретной ситуации.

<р> Вы узнаете:

<р> Распознавайте и минимизируйте распространенные проблемы, возникающие при обучении, оценке и развертывании моделей машинного обучения.

<р> Представляйте данные для различных типов моделей машинного обучения в форме векторных представлений, пересечения признаков и т. д.

<р> Выберите правильный тип модели для конкретных проблем

<р> Постройте эффективный цикл обучения, используя контрольные точки, стратегии декомпозиции и настройку гиперпараметров.

<р> Развертывание масштабируемых систем машинного обучения, которые можно переобучать и обновлять для отражения новых данных.

<р> Интерпретируйте прогнозы модели для заинтересованных сторон и обеспечьте беспристрастное отношение моделей к пользователям.

<р> Повышение точности, воспроизводимости и гибкости

<р> Эта книга, содержащая блестящие и разнообразные примеры, обязательна к прочтению специалистам по данным и инженерам по машинному обучению, стремящимся понять проверенные решения сложных проблем машинного обучения.

<р> Дэвид Кантер

<р> Исполнительный директор, ML Commons

<р> Если вы хотите избавить себя от проблем, связанных с созданием решений машинного обучения, Лак, Сара и Майкл — это люди, на которых вы можете рассчитывать.

<р> Уилл Граннис

<р> Управляющий,

<р> Облачный технический директор, Google

<р> Валлиаппа (Лак) Лакшманан — глобальный руководитель отдела анализа данных и решений искусственного интеллекта в Google Cloud.

<р> Сара Робинсон — защитник разработчиков в команде Google Cloud, специализирующаяся на машинном обучении.

<р> Майкл Манн — инженер по решениям машинного обучения в Google, где он помогает клиентам проектировать, внедрять и развертывать модели машинного обучения.