- Main
- Computers - Computer Science
- Machine Learning Design Patterns:...
Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael MunnНаскільки Вам сподобалась ця книга?
Яка якість завантаженого файлу?
Скачайте книгу, щоб оцінити її якість
Яка якість скачаних файлів?
The design patterns in this book capture best practices and solutions to recurring problems in machine learning. The authors, three Google engineers, catalog proven methods to help data scientists tackle common problems throughout the ML process. These design patterns codify the experience of hundreds of experts into straightforward, approachable advice.
In this book, you will find detailed explanations of 30 patterns for data and problem representation, operationalization, repeatability, reproducibility, flexibility, explainability, and fairness. Each pattern includes a description of the problem, a variety of potential solutions, and recommendations for choosing the best technique for your situation.
You'll learn how to:
• Identify and mitigate common challenges when training, evaluating, and deploying ML models
• Represent data for different ML model types, including embeddings, feature crosses, and more
• Choose the right model type for specific problems
• Build a robust training loop that uses checkpoints, distribution strategy, and hyperparameter tuning
• Deploy scalable ML systems that you can retrain and update to reflect new data
• Interpret model predictions for stakeholders and ensure models are treating users fairly
In this book, you will find detailed explanations of 30 patterns for data and problem representation, operationalization, repeatability, reproducibility, flexibility, explainability, and fairness. Each pattern includes a description of the problem, a variety of potential solutions, and recommendations for choosing the best technique for your situation.
You'll learn how to:
• Identify and mitigate common challenges when training, evaluating, and deploying ML models
• Represent data for different ML model types, including embeddings, feature crosses, and more
• Choose the right model type for specific problems
• Build a robust training loop that uses checkpoints, distribution strategy, and hyperparameter tuning
• Deploy scalable ML systems that you can retrain and update to reflect new data
• Interpret model predictions for stakeholders and ensure models are treating users fairly
Категорії:
Рік:
2021
Видання:
1
Видавництво:
O'Reilly Media
Мова:
english
Сторінки:
408
ISBN 10:
0806140674
ISBN 13:
9780806140674
Файл:
PDF, 15.91 MB
Ваші теги:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2021
Читати Онлайн
- Завантажити
- pdf 15.91 MB Current page
- Checking other formats...
- Конвертувати в
- Розблокуйте контевтування файлів розміром більше 8 МБPremium
Чи бажаєте додати книгарню? Зв'яжіться з нами за support@z-lib.do
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш email.
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш Telegram акаунт.
Увага: переконайтесь, що ви прив'язали свій акаунт до Z-Library Telegram боту.
Напртязі 1-5 хвилин файл буде доставлений на ваш Kindle пристрій.
Примітки: вам необхідно верифікувати кожну книгу, яку Ви надсилаєте на Kindle. Перевірте Вашу електронну скриньку на наявність листів з підтвердженням від Amazon Kindle Support.
Виконується конвертація в
Конвертація в не вдалась
Переваги Преміум статусу
- Надсилайте на електронні читалки
- Ліміт завантажень збільшений
- Конвертуйте файли
- Більше результатів пошуку
- Інші переваги