Design Patterns für Machine Learning /

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 bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Lakshmanan, Valliappa (Author), Robinson, Sara (Author), Munn, Michael (Author)
Corporate Author: Safari, an O'Reilly Media Company
Format: eBook
Language:German
Published: dpunkt, 2021.
Edition:1st edition.
Subjects:
Online Access:Connect to the full text of this electronic book
Description
Summary: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 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.
Physical Description:1 online resource (432 pages)
ISBN:9781098130091
109813009X