Design Patterns für Machine Learning: Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline - Couverture souple
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Machine Learning Design Patterns -Language: german
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Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
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Design Patterns fur Machine Learning: Entwurfsmuster fur Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices fur die gesamte ML-Pipeline
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Dpunkt.Verlag GmbH 2021-11-11, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
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Machine Learning Design Patterns -Language: german
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Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
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Machine Learning Design Patterns -Language: german
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Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
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Design Patterns für Machine Learning: Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
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Design Patterns f?r Machine Learning
Edité par
Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
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Design Patterns f?r Machine Learning
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Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
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Machine Learning Design Patterns -Language: german
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Dpunkt.Verlag GmbH, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Design Patterns für Machine Learning
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Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : 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. N° de réf. du vendeur 9783960091646
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Design Patterns für Machine Learning
Edité par
Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021
ISBN 10 : 3960091648
ISBN 13 : 9783960091646
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : 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. N° de réf. du vendeur 9783960091646
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