Патерни проектування машинного навчання

• ISBN: 9788375414417
• Автор: Валліаппа Лакшманан, Сара Робінсон, Майкл Манн
• Видавець/Виробник: APN PROMISE
• Сторінок: 412
• Формат: 230x170x20 мм
• Рік випуску: 2021

Патерни проектування в цій книзі охоплюють найкращі практики та рішення повторюваних проблем у машинному навчанні. Автори, троє інженерів з Google, каталогізували найкращі практики, щоб допомогти дослідникам даних вирішувати типові проблеми в процесі машинного навчання. Ці шаблони проектування кодують досвід сотень експертів у прості, доступні поради.

У цій книзі ви знайдете докладні пояснення 30 шаблонів представлення даних і проблем, операцій, повторюваності, відтворюваності, гнучкості, пояснюваності та неупередженості. Кожен шаблон містить опис проблеми, різноманітність потенційних рішень і рекомендації щодо вибору найкращої техніки для конкретної ситуації.

Ви дізнаєтесь:

Визнайте та зведіть до мінімуму типові проблеми, які виникають під час навчання, підрахунку балів і розгортання моделей машинного навчання

Представте дані для різних типів моделей машинного навчання у формі векторних зображень, кросоверів функцій тощо

Виберіть правильний тип моделі для конкретних проблем

Побудуйте ефективний навчальний цикл, використовуючи контрольні точки, стратегії декомпозиції та налаштування гіперпараметрів

Розгортайте масштабовані системи машинного навчання, які можна перенавчати й оновлювати для відображення нових даних

Інтерпретація прогнозів моделі для зацікавлених сторін і забезпечення неупередженого ставлення моделей до користувачів

Підвищте точність, відтворюваність і гнучкість

З приголомшливими різноманітними прикладами, ця книга є обов’язковою для прочитання науковцями з даних та інженерами машинного навчання, які прагнуть зрозуміти перевірені рішення складних проблем машинного навчання.

Девід Кантер

Виконавчий директор, ML Commons

Якщо ви хочете вберегти себе від синяків створення рішень машинного навчання, Лак, Сара та Майкл — це ті люди, на яких ви можете покластися.

Вілл Гранніс

Генеральний директор,

Cloud CTO Office, Google

Валліаппа (Лак) Лакшманан є глобальним керівником відділу аналізу даних і рішень ШІ в Google Cloud.

Сара Робінсон є захисником розробників у команді Google Cloud, яка зосереджується на машинному навчанні.

Майкл Манн — інженер із рішень машинного навчання в Google, де він допомагає клієнтам розробляти, впроваджувати та розгортати моделі машинного навчання.