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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Bibliographic Details

Title: Design Patterns f�r Machine Learning : Entwurfsmuster f�r Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices f�r die gesamte ML-Pipeline
Publisher: Dpunkt.Verlag Nov 2021
Publication Date: 2021
Language: German
ISBN 10: 3960091648
ISBN 13: 9783960091646
Binding: Taschenbuch
Condition: Neu
Dimensions: 238 millimeters width by 163 millimeters height by 25 millimeters depth
Weight: 784 grams

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Synopsis

Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und L�sungen f�r wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bew�hrte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der L�sung g�ngiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterst�tzen. Die Patterns b�ndeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zug�ngliche Best Practices.In diesem Buch finden Sie detaillierte Erl�uterungen zu 30 Patterns f�r diese Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilit�t, Erkl�rbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enth�lt eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl m�glicher L�sungen und Empfehlungen f�r die Auswahl der besten Technik f�r Ihre Situation.

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