
Freunden von diesem Artikel berichten:
Design Patterns für Machine Learning
Vallappa Lakshmanan
Bestellware
Design Patterns für Machine Learning
Vallappa Lakshmanan
Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sich Konzepte und Zusammenhänge rasch erschließen Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und Lösungen für wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bewährte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterstützen. Die Patterns bündeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zugängliche Best Practices. In diesem Buch finden Sie detaillierte Erläuterungen zu 30 Patterns für diese Themen: Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enthält eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen und Empfehlungen für die Auswahl der besten Technik für Ihre Situation.
Medien | Bücher Taschenbuch (Buch mit Softcover und geklebtem Rücken) |
Erscheinungsdatum | 11. November 2021 |
ISBN13 | 9783960091646 |
Verlag | Dpunkt.Verlag GmbH |
Seitenanzahl | 430 |
Maße | 163 × 238 × 25 mm · 784 g |
Sprache | Deutsch |
Alle Titel von Vallappa Lakshmanan ansehen ( u. a. Taschenbuch )