ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn - okladka książki

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn - okladka książki

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn - audiobook MP3

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn - audiobook CD

Autorzy:
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Wydawnictwo:
Promise
Ocena:
5.0/6  Opinie: 1
Stron:
412
Dostępny format:
     PDF

Zajrzyj do książki

Czytaj fragment
Ebook
76,49 zł 89,99 zł (-15%)
39,90 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps

Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogowali sprawdzone metody, aby pomóc badaczom danych sprostać typowym problemom występującym w całym procesie uczenia maszynowego. Te wzorce projektowe kodyfikują doświadczenie setek ekspertów w prostych, przystępnych radach.

W tej książce znajdziesz szczegółowe wyjaśnienia 30 wzorców reprezentacji danych i problemów, operacjonalizacji, powtarzalności, odtwarzalności, elastyczności, objaśnialności i bezstronności. Każdy wzorzec obejmuje opis problemu, różnorodne potencjalne rozwiązania oraz rekomendacje dotyczące wyboru najlepszej techniki w danej sytuacji.

Nauczysz się:

•  Rozpoznawać i minimalizować typowe problemy występujące podczas uczenia, oceniania oraz wdrażania modeli uczenia maszynowego

•  Przedstawiać dane dla różnych typów modeli uczenia maszynowego, w postaci reprezentacji wektorowych, krzyżowania cech i nie tylko

•  Wybierać prawidłowy typ modelu dla konkretnych problemów

•  Konstruować wydajną pętlę uczenia z zastosowaniem punktów kontrolnych, strategii rozkładu i strojenia hiperparametrów

•  Wdrażać skalowalne systemy uczenia maszynowego, które można uczyć ponownie i aktualizować, aby odzwierciedlać nowe dane

•  Interpretować predykcje modeli dla interesariuszy i zapewniać, że modele traktują użytkowników bezstronnie

•  Zwiększać dokładność, odtwarzalność i elastyczność

 

„Dzięki wspaniałym, różnorodnym przykładom ta książka jest obowiązkową lekturą dla badaczy danych i inżynierów uczenia maszynowego dążących do zrozumienia sprawdzonych rozwiązań złożonych problemów uczenia maszynowego.”

­—David Kanter

Dyrektor wykonawczy, ML Commons

„Jeśli chcesz oszczędzić sobie siniaków na drodze do konstruowania rozwiązań uczenia maszynowego, Lak, Sara i Michael to osoby, na które możesz liczyć.”

­—Will Grannis

Dyrektor zarządzający,
Cloud CTO Office, Google

Valliappa (Lak) Lakshmanan jest globalnym kierownikiem działu analizy danych i rozwiązań sztucznej inteligencji w Google Cloud.

Sara Robinson jest rzeczniczką deweloperów w zespole Google Cloud, skupiającą się na uczeniu maszynowym.

Michael Munn jest inżynierem rozwiązań uczenia maszynowego w Google, gdzie pomaga klientom projektować, implementować i wdrażać modele uczenia maszynowego.

Wybrane bestsellery

Selling  helion.pl
nformacja o grafice AI Informacja o grafice AI Wybrane elementy graficzne tej sekcji powstały przy wsparciu AI

O autorze książki

Dr Valliappa ("Lak") Lakshmanan to ekspert łączący doświadczenie badawcze z pracą nad produktami i rozwiązaniami opartymi o chmurę oraz analitykę danych. Pełnił funkcję Director for Data Analytics and AI Solutions on Google Cloud, gdzie wraz z zespołem budował rozwiązania programistyczne dla wyzwań biznesowych, wykorzystując produkty Google Cloud z obszaru analityki danych i machine learningu.

W jego dorobku znajdują się publikacje wydane przez O'Reilly oraz kursy na Coursera, a także wkład w inicjatywy edukacyjne i wdrożeniowe. Lakshmanan współtworzył Google's Advanced Solutions Lab, a także założył program ML Immersion w ramach Advanced Solutions Lab. Zanim dołączył do Google, pracował jako Director of Data Science w Climate Corporation oraz jako Research Scientist w NOAA. Obecnie jest współzałożycielem i CTO Obin AI - startupu rozwijającego agentów AI o głębokiej specjalizacji domenowej dla finansów, gdzie odpowiada za kierunek technologiczny i naukowy oraz budowę produktu. Został także wybrany Fellow of the American Meteorological Society za prace w obszarze data science. Wśród jego nowszych tytułów znajduje się Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAI.

Sięgając po książki Valliappy Lakshmanana, czytelnicy dostają perspektywę autora, który zna AI zarówno od strony inżynierii i wdrożeń chmurowych, jak i od strony tworzenia produktów oraz rozwiązań dla wymagających branż. Jego doświadczenia obejmują budowanie oprogramowania dla potrzeb biznesu, tworzenie programów immersyjnych z ML oraz rozwój agentów AI dla finansów. To propozycja dla praktyków: analityków danych, inżynierów ML, architektów rozwiązań oraz osób rozwijających aplikacje GenAI, które chcą oprzeć decyzje projektowe na sprawdzonych podejściach.

Jeśli interesuje Cię Valliappa Lakshmanan i chcesz poznać autora, który łączy naukowe przygotowanie (Ph.D. w Electrical and Computer Engineering na University of Oklahoma; MS w Biomedical Engineering na Ohio State University; B.Tech. z IIT Madras) z wieloletnią praktyką w organizacjach takich jak Google czy NOAA, warto śledzić jego publikacje. Sprawdź książki Valliappy Lakshmanana, w tym Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAI, i wybierz tytuł najlepiej dopasowany do Twoich potrzeb rozwojowych.

Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn - pozostałe książki

Promise - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
76,49 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint