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Design Patterns für Machine Learning: Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline - Softcover

 
9783960091646: Design Patterns für Machine Learning: Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline

Synopsis

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 und Data Engineers 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 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.

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  • PublisherDpunkt.Verlag GmbH
  • Publication date2021
  • ISBN 10 3960091648
  • ISBN 13 9783960091646
  • BindingPaperback
  • LanguageGerman

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Lakshmanan, Vallappa
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ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646
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Lakshmanan, Vallappa; Robinson, Sara; Munn, Michael
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ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646
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Lakshmanan, Vallappa; Robinson, Sara; Munn, Michael
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Lakshmanan, Vallappa; Robinson, Sara; Munn, Michael
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Lakshmanan, Vallappa; Robinson, Sara; Munn, Michael
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ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646
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Lakshmanan, Vallappa/ Robinson, Sara/ Munn, Michael
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ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646
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Valliappa Lakshmanan
Published by Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646
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Taschenbuch. Condition: 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. Seller Inventory # 9783960091646

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Valliappa Lakshmanan
Published by Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646
New Taschenbuch

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Taschenbuch. Condition: 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. Seller Inventory # 9783960091646

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Valliappa Lakshmanan
Published by Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646
New Taschenbuch

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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Seller Inventory # 9783960091646

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