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Design Patterns für Machine Learning: Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline - Brossura
- Editoredpunkt.Verlag
- Data di pubblicazione2021
- ISBN 10 3960091648
- ISBN 13 9783960091646
- RilegaturaCopertina flessibile
- LinguaTedesco
- Numero di pagine430
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Machine Learning Design Patterns: Best Practices für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps (Animals)
Editore:
Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
Antico o usato
Brossura
Da: medimops, Berlin, Germania
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Condizione: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. Codice articolo M03960091648-G
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Design Patterns für Machine Learning
Da: Wegmann1855, Zwiesel, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Codice articolo 9783960091646
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Machine Learning Design Patterns
Editore:
dpunkt.verlag GmbH, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
Nuovo
Kartoniert / Broschiert
Da: moluna, Greven, Germania
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Kartoniert / Broschiert. Condizione: 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 . Codice articolo 470166580
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Design Patterns für Machine Learning
Da: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Germania
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Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 9783960091646
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Design Patterns für Machine Learning
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 9783960091646
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Design Patterns für Machine Learning : Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
Editore:
Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
Nuovo
Taschenbuch
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 9783960091646
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Design Patterns f?r Machine Learning
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Condizione: New. Codice articolo 401859532
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Machine Learning Design Patterns -Language: german
Editore:
Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
Antico o usato
Brossura
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Condizione: As New. Unread book in perfect condition. Codice articolo 44011726
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Design Patterns f?r Machine Learning
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Condizione: New. Codice articolo 26394550291
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Foto dell'editore
Machine Learning Design Patterns -Language: german
Editore:
Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
Antico o usato
Brossura
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: As New. Unread book in perfect condition. Codice articolo 44011726
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