Design Patterns für Machine Learning: Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline - Tapa blanda
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Design Patterns für Machine Learning: Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
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Design Patterns f?r Machine Learning
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Design Patterns f?r Machine Learning
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Design Patterns für Machine Learning
Publicado por
Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sichKonzepte und Zusammenhänge rasch erschließen Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Lösungen für wiederkehrende Aufgaben im Machine Learning. Die Autor:innen - ML-Experten bei Google - beschreiben Methoden, die Data Scientists helfen, typische Probleme im gesamten ML-Prozess zu bewältigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zugänglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erläuterungen zu 30 Mustern für die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste für Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie, wie Sie: Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und überwinden Daten für verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellen den richtigen Modelltyp für bestimmte Fragestellungen auswählen eine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen skalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten berücksichtigen Modellvorhersagen für Stakeholder interpretieren Modellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern 430 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783960091646
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Design Patterns für Machine Learning
Publicado por
Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
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Taschenbuch
Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Alemania
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sichKonzepte und Zusammenhänge rasch erschließen Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Lösungen für wiederkehrende Aufgaben im Machine Learning. Die Autor:innen - ML-Experten bei Google - beschreiben Methoden, die Data Scientists helfen, typische Probleme im gesamten ML-Prozess zu bewältigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zugänglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erläuterungen zu 30 Mustern für die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste für Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie, wie Sie: Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und überwinden Daten für verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellen den richtigen Modelltyp für bestimmte Fragestellungen auswählen eine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen skalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten berücksichtigen Modellvorhersagen für Stakeholder interpretieren Modellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern 430 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783960091646
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Design Patterns für Machine Learning
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Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Nº de ref. del artículo: 9783960091646
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Machine Learning Design Patterns
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Condición: New. Autor/Autorin: Valliappa LakshmananValliappa Lakshmanan ist Global Head fuer Datenanalyse und KI-Loesungen bei Google Cloud.Autor/Autorin: Sara RobinsonSara Robinson ist Developer Advocate im Google-Cloud-Team, sie ist spezialisiert auf . Nº de ref. del artículo: 470166580
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Design Patterns für Machine Learning
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Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgabendpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 430 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783960091646
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Design Patterns für Machine Learning : Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
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Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sichKonzepte und Zusammenhänge rasch erschließen Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Lösungen für wiederkehrende Aufgaben im Machine Learning. Die Autor:innen - ML-Experten bei Google - beschreiben Methoden, die Data Scientists helfen, typische Probleme im gesamten ML-Prozess zu bewältigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zugänglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erläuterungen zu 30 Mustern für die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste für Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie, wie Sie: Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und überwinden Daten für verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellen den richtigen Modelltyp für bestimmte Fragestellungen auswählen eine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen skalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten berücksichtigen Modellvorhersagen für Stakeholder interpretieren Modellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern. Nº de ref. del artículo: 9783960091646
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Design Patterns für Machine Learning | Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
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Taschenbuch. Condición: Neu. Design Patterns für Machine Learning | Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline | Valliappa Lakshmanan (u. a.) | Taschenbuch | Animals | 432 S. | Deutsch | 2021 | O'Reilly | EAN 9783960091646 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 119945463
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