Neuware - Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau, der daf�r sorgt, dass sichKonzepte und Zusammenh�nge rasch erschlie�en Fokus auf TensorFlow, aber auch �bertragbar auf PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte L�sungen f�r 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 bew�ltigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zug�nglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erl�uterungen zu 30 Mustern f�r die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilit�t, Erkl�rbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl m�glicher L�sungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste f�r Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie, wie Sie: Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und �berwinden Daten f�r verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellen den richtigen Modelltyp f�r bestimmte Fragestellungen ausw�hlen eine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen skalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten ber�cksichtigen Modellvorhersagen f�r Stakeholder interpretieren Modellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern.

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Dati bibliografici

Titolo

Design Patterns f�r Machine Learning : Entwurfsmuster f�r Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices f�r die gesamte ML-Pipeline

Editore

Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2021

Data di pubblicazione

2021

Lingua

Tedesco

ISBN 10

3960091648

ISBN 13

9783960091646

Rilegatura

Taschenbuch

Condizione

Neu

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